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Validation du cours d'apprentissage automatique de l'université de Stanford sur Coursera

Pour ceux qui ne connaissent pas, la plate-forme coursera.org/ propose des enseignements en ligne. Ces cours sont proposés par des enseignants de différentes universités (de nombreuses américaine mais pas uniquement, la liste des cours s'élargit de mois en mois !).


J'ai suivi le cours de Machine Learning proposé par Andrew Ng de l'université de Stanford (session du 23 avril 2012) :

https://www.coursera.org/course/ml

Le cours se déroule sur 10 semaines et est composé de "cours magistraux" (des vidéos), de questions de cours (sous forme de Quizz) et d'exercices de mise en application (des exercices de programmation, en Octave).
Le volume de travail estimé est de 5 à 7 heures par semaine. Les questions de cours et exercices sont à rendre toutes les semaines selon un calendrier précis.

Voici un bref aperçu du contenu :
Semaine 1
- Introduction
- Linear Regression with One Variable
- Review Questions (for the week's topics)
- (Optional) Linear Algebra Review

Semaine 2
- Linear Regression with Multiple Variables
- Octave Tutorial
- Review Questions (for the week's topics)
- Programming Exercise 1 : Linear regression

Semaine 3
- Logistic Regression
- Regularization
- Review Questions (for the week's topics)
- Programming Exercise 2 : Logistic regression

Semaine 4
- Neural Networks: Representation
- Review Questions (for the week's topics)
- Programming Exercise 3 : Multi-class classification and neural networks

Semaine 5
- Neural Networks: Learning
- Review Questions (for the week's topics)
- Programming Exercise (Neural network learning)

Semaine 6
- Advice for Applying Machine Learning
- Machine Learning System Design
- Review Questions (for the week's topics)
- Programming Exercise : Bias-variance

Semaine 7
- Support Vector Machines (SVMs)
- Review Questions (for the week's topics)
- Programming Exercise : SVMs

Semaine 8
- Clustering
- Dimensionality Reduction
- Review Questions (for the week's topics)
- Programming Exercise : K-Means and PCA

Semaine 9
- Anomaly Detection
- Recommender Systems
- Review Questions (for the week's topics)
- Programming Exercise : Anomaly Detection and Recommender Systems

Semaine 10
- Large-Scale Machine Learning
- Example of an application of machine learning
- Review Questions (for the week's topics)

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