Il s'agit de l'application Linux Coursera Machine Learning, dont la dernière version est téléchargeable sous le nom CourseraMachineLearningsourcecode.tar.gz. Elle peut être exécutée en ligne sur l'hébergeur gratuit OnWorks pour postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée Coursera Machine Learning avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.
CAPTURES D'ÉCRAN
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Apprentissage automatique sur Coursera
DESCRIPTION
CourseraMachineLearning est une collection personnelle de ressources, de notes et d'exercices de programmation issus du populaire cours d'apprentissage automatique d'Andrew Ng sur Coursera. Elle regroupe les références des cours, les tutoriels de programmation, les cas de test et les supports pédagogiques dans un seul et même référentiel pour faciliter la révision et la pratique. Le projet met en avant les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, tels que les fonctions d'hypothèse, les fonctions de coût, la descente de gradient, les compromis biais-variance et les modèles de régression. Il organise également les plannings de cours hebdomadaires avec des liens vers des exercices, des notes de cours et des ressources complémentaires. Outre le cours officiel, le référentiel comprend des explications complémentaires, des extraits de code et des références à des manuels recommandés et à des ressources externes. En regroupant les ressources liées au cours dans un seul et même espace, ce projet constitue un outil pratique pour les apprenants qui revisitent ou complètent le cours initial.
Comment ça marche
- Notes et ressources consolidées du cours Coursera ML d'Andrew Ng
- Tutoriels d'exercices de programmation et cas de test pour Octave/MATLAB
- Calendrier hebdomadaire des cours et des devoirs
- Couvre les concepts clés du ML : régression, régression logistique, réseaux neuronaux, SVM, clustering et systèmes de recommandation
- Références supplémentaires, y compris des livres en ligne et des notes de cours de CS229
- Exemples et explications supplémentaires pour l'auto-apprentissage
Langage de programmation
MATLAB
Catégories
Cette application est également disponible sur https://sourceforge.net/projects/coursera-machine-learn.mirror/. Elle est hébergée sur OnWorks afin de pouvoir être exécutée en ligne plus facilement depuis l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
