Types de Machine Learning : supervisé, non supervisé, semi-supervisé, apprentissage par renforcement
Durée: 0 h 25 min
Nombre de leçons: 16
Rubrique: Ingénieur IA
1. Apprentissage supervisé
1.1. Définition et principes de base
1.2. Exemples d'algorithmes et applications
1.3. Avantages et limites
2. Apprentissage non supervisé
2.1. Définition et principes de base
2.2. Exemples d'algorithmes et applications
2.3. Avantages et limites
3. Apprentissage semi-supervisé
3.1. Définition et principes de base
3.2. Exemples d'algorithmes et applications
3.3. Avantages et limites
4. Apprentissage par renforcement
4.1. Définition et principes de base
4.2. Exemples d'algorithmes et applications
4.3. Avantages et limites
Le coût de ce programme dépend de la formule d'abonnement choisie. Toutes les formules ont une durée de 12 mois calendaires.
Tous les programmes de formations sont validés par une ou plusieurs séries de QCM et/ou de Vrai Faux. En fonction du programme et du niveau choisi vous obtiendrez des évaluations différentes, de la plus facile à la plus difficile.