Cours sur l'apprentissage automatique

1656 Cours

Udemy

PyTorch Tutorial - Neural Networks & Deep Learning in Python

Advanced Neural Network Techniques

Rejoignez le cours 'Techniques Avancées des Réseaux Neuraux' et explorez le monde des méthodologies sophistiquées des réseaux neuraux. Ce programme complet offre aux apprenants une compréhension approfondie des techniques de pointe comme les Réseaux Neuronaux Récurrents (RNNs), les Autoencodeurs, les Réseaux Neuronaux Génératifs, et l'Apprentis.

Udemy

Machine Learning for Data Analysis: Regression & Forecasting

Libérez la puissance de l'apprentissage automatique pour l'analyse de données avec notre cours complet. Conçu pour simplifier l'apprentissage automatique, ce cours se concentre sur l'utilisation d'Excel pour des modèles de régression avancés et des applications d'intelligence d'affaires, vous permettant de plonger profondément dans les donné.

Coursera

Oracle Cloud Infrastructure Generative AI Professional

Améliorez votre expertise en intelligence artificielle basée sur le cloud en vous inscrivant au cours professionnel d'IA Générative sur Oracle Cloud Infrastructure. Ce cours est conçu pour vous fournir une compréhension approfondie des Grands Modèles de Langage (LLMs) et vous guider dans la maîtrise du Service OCI d'IA Générative. Vous appren.

Udemy

RPA Skill Course for CA's and Finance professionals

Élevez votre expertise financière avec notre cours intensif sur les compétences en RPA, conçu spécialement pour les experts-comptables et les professionnels de la finance. Ce cours est soigneusement structuré pour couvrir plus de 28 sujets importants, garantissant une compréhension solide des concepts technologiques RP.

Udemy

Universal Deep Learning Mastery - 2024 Edition with Updated

Rejoignez la "Maîtrise Universelle du Deep Learning - Édition 2024" sur Udemy et devenez un expert en deep learning. Ce cours complet vous guidera à travers le processus de développement de l'intuition des neurones simples aux réseaux neuronaux profonds complexes, en utilisant des outils standard de l'industrie comme Keras et Tensorflow. Par.

Udemy

Machine Learning on Google Cloud: Sequence and Text Models

Débloquez le potentiel de l'apprentissage machine sur Google Cloud en plongeant dans ses applications avancées dans les modèles de séquence et le traitement du langage naturel. Ce cours complet, disponible sur Udemy, est conçu pour les passionnés désireux d'améliorer leur compréhension de ces technologies de pointe. Avec un programme conçu po.

Udemy

LLM Fine Tuning Fundamentals + Fine tune OpenAI GPT model

Libérez le potentiel de l'ajustement fin des modèles de langage avec notre cours dirigé par des experts sur Udemy. Approfondissez les fondamentaux des LLM et acquérez une expérience pratique grâce à des sessions pratiques conçues pour améliorer votre capacité à affiner le modèle GPT d'OpenAI en utilisant vos propres données personnalisées. C.

Udemy

Data Science & Python - Maths, models, Stats PLUS Case Study

Embarquez dans un voyage approfondi dans le monde de la science des données et de Python avec notre cours : Data Science & Python - Maths, Modèles, Statistiques PLUS Étude de Cas. Proposé sur Udemy, ce cours couvre des sujets essentiels tels que les statistiques, les tests inférentiels, et à la fois les méthodes d'apprentissage supervisé et non.

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Self-Supervised Learning A-Z: Theory & Hands-On Python

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Cas d'utilisation de l'apprentissage automatique

L'utilisation de l'apprentissage automatique a touché de nombreux domaines de nos vies. Examinons les exemples les plus frappants de l'utilisation de l'intelligence informatique :

Assistante vocale Alisa. Ce système, sans aide humaine, trouvera toujours la réponse à toute question d'intérêt, mettra de la musique, décrochera un appel et bien plus encore.

La sélection de publicités pertinentes dans les navigateurs n'est pas une tâche facile pour une personne, mais c'est rapide pour un ordinateur. Le système analysera les données de visualisation et sélectionnera ce qu'un utilisateur spécifique aimera. Le même système est utilisé sur divers marchés - les produits qu'une personne a consultés ou achetés sont proposés.

Les chatbots dans divers dialogues. Par exemple, de nombreuses banques utilisent des bots pour résoudre les problèmes des clients. C'est pratique et rapide.

Sécurité des données : les modèles d'apprentissage automatique peuvent identifier les vulnérabilités de sécurité des données avant qu'elles ne deviennent des violations. En analysant les expériences passées, les modèles d'apprentissage automatique peuvent prédire les actions futures à haut risque, afin que le risque puisse être atténué de manière proactive.

Finance : Les banques, les courtiers en bourse et les entreprises de fintech utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour automatiser les transactions et fournir des services de conseil financier aux investisseurs. Bank of America utilise le chatbot Erica pour automatiser le support client.

Santé : L'apprentissage automatique est utilisé pour analyser d'énormes ensembles de données médicales afin d'accélérer la découverte de traitements et de remèdes, d'améliorer les résultats des patients et d'automatiser les processus de routine afin de prévenir les erreurs humaines. Par exemple, IBM Watson utilise l'extraction de données pour fournir aux médecins des informations qu'ils peuvent utiliser pour personnaliser les soins aux patients.

Détection de fraude : L'IA est utilisée dans le secteur de la finance et de la banque pour analyser de manière autonome un grand nombre de transactions afin d'identifier les activités frauduleuses en temps réel. La société de services technologiques Capgemini dit que les systèmes de détection de fraude utilisant l'apprentissage automatique et l'analytique réduisent le temps d'enquête sur les fraudes de 70% et augmente la précision de détection de 90%.

Vente au détail : Les chercheurs et développeurs en IA utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour développer des moteurs de recommandation d'IA qui font des suggestions de produits pertinentes en fonction des choix passés des acheteurs, ainsi que des données historiques, géographiques et démographiques.

La reconnaissance faciale dans le métro aidera à identifier les contrevenants ou les criminels dans une énorme masse de personnes. Les observateurs ordinaires ne peuvent pas faire face à cette tâche. Mais une machine rapidement apprenante fera ce travail sans aucun problème.

De quoi avez-vous besoin pour l'apprentissage automatique (ML) ?

Pour ceux qui sont intéressés par la formation, il y a plusieurs exigences à remplir pour réussir dans ce domaine. Voici donc les points principaux que vous devez connaître sur le cours d'apprentissage automatique. Ces exigences incluent :

Connaissances de base en langages de programmation tels que Python, R, Java, JavaScript, etc.

Connaissances moyennes en statistiques et probabilité.

Connaissance de base de l'algèbre linéaire dans le cours de ML. Dans un modèle de régression linéaire, une ligne est tracée à travers tous les points de données, et cette ligne est utilisée pour calculer de nouvelles valeurs.

Compréhension du calcul.

Connaissance de la manière de nettoyer et de structurer les données brutes dans le format désiré pour réduire le temps nécessaire à la prise de décision.

Les cours d'apprentissage automatique de l'AI Eeducation sont le meilleur choix !