Cours sur l'apprentissage automatique

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Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud

Découvrez le monde de l'apprentissage automatique avec notre cours approfondi sur l'utilisation de TensorFlow sur Google Cloud. Cette expérience pratique vous permet de construire, entraîner et déployer des modèles ML robustes en utilisant l'infrastructure puissante de Google. Que vous exploriez les réseaux de neurones ou maîtrisiez les techn.

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Become a TensorFlow Certified Professional Developer

Élevez votre expertise en IA avec notre programme de formation immersif conçu pour vous préparer en tant que Développeur Certifié TensorFlow. Offert par Udemy, ce cours vous offre une opportunité inégalée d'affiner vos compétences dans divers domaines clés de l'IA. Que vous exploriez l'Apprentissage Automatique, plongiez profondément dans les.

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Machine Learning Project: Heart Attack Prediction Analysis

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MLOps with AWS - Bootcamp - Zero to Hero Series

MLOps avec AWS - Bootcamp - Série de zéro à héros Embarquez sur votre chemin pour maîtriser le MLOps avec notre bootcamp AWS complet. Ce cours est conçu pour élever votre ensemble de compétences du développement fondamental de carnets aux opérations de production avancées en utilisant la suite puissante d'outils IA et ML d'AWS. Mené par des ex.

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Complete PySpark & Google Colab Primer For Data Science

Maîtrisez l'art de construire des modèles d'apprentissage automatique et de réseaux neuronaux en utilisant PySpark et Google Colab grâce à cette introduction complète. Parfaitement adapté pour les futurs data scientists, ce cours Udemy couvre des sujets essentiels incluant l'apprentissage automatique, le big data, le deep learning, et bien p.

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Machine Learning for Interviews & Research and DL basics

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Machine Learning for Data Analysis: Unsupervised Learning

Déverrouillez la puissance de l'Apprentissage Machine pour l'Analyse de Données en vous concentrant sur l'Apprentissage Non Supervisé. Ce cours est conçu pour ramener des concepts complexes à la simplicité en utilisant Excel. Plongez dans des sujets sophistiqués qui améliorent vos capacités d'analyse de données et d'intelligence d'affaires. Pr.

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Microsoft Fabric - The Complete Guide

Explorez le voyage approfondi pour maîtriser Microsoft Fabric grâce à ce guide tout-en-un conçu pour vous amener des concepts fondamentaux à une expertise avancée. Offert par Udemy, ce cours fournit une compréhension complète de Microsoft Fabric, intégrant des insights critiques en science des données, apprentissage automatique, entreposage.

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End to End Data Science Practicum with Knime

Embarquez pour un voyage informatif dans le monde de la science des données avec notre "Practicum de Science des Données de Bout en Bout avec Knime" proposé par Udemy. Ce cours vous permet de maîtriser les concepts et techniques clés de la science des données en utilisant Knime, soutenu par des exemples pratiques concrets. Que votre intérêt ré.

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Machine Learning & Data Science: The Complete Visual Guide

Visitez le cours sur Udemy Plongez dans le monde de l'apprentissage automatique et de la science des données avec notre guide visuel complet. Ce cours offre une approche facile à suivre avec des démonstrations simples et des modèles Excel, garantissant une compréhension complète sans avoir besoin de compétences en programmation. Idéal pour les.

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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 !