Cours sur l'apprentissage automatique

1795 Cours

course image

Discovering Artificial Intelligence and Machine Learning

Découvrir l'Intelligence Artificielle et le Machine Learning - Udacity Titre du Cours : Découvrir l'Intelligence Artificielle et le Machine Learning Université : Udacity Description du Cours : Plongez profondément dans le monde de l'Intelligence Artificielle (IA) et du Machine Learning (ML). Dans ce cours, vous explorer.
provider Udacity
sessions On-Demand
course image

Applying AI to EHR Data

Appliquer l'IA aux données des DSE Avec la transition vers les dossiers de santé électroniques (DSE) au cours de la dernière décennie, la quantité de données DSE a augmenté de manière exponentielle, offrant une incroyable opportunité de libérer ces données avec l'IA pour bénéficier au système de santé. Apprenez les compéte.
provider Udacity
sessions On-Demand
course image

Synchrotrons and X-Ray Free Electron Lasers (part 2)

Synchrotrons et Lasers à Electrons Libres à Rayons X (Partie 2) Vous êtes intéressé par l'étude des matériaux et de leurs propriétés avec une précision et une fidélité inégalées ? Les synchrotrons et les XFELs servent d'outils microscopiques de premier plan dans des disciplines aussi variées que la biologie moléculaire, la science de l.
provider edX
sessions On-Demand
course image

Data Mining for Smart Cities

Exploration de Données pour les Villes Intelligentes | Université d'État de l'Arizona | Coursera L'internet des objets (IoT) est devenu un composant significatif de la vie urbaine, donnant naissance aux “villes intelligentes.” Ces villes intelligentes visent à transformer les conglomérats urbains actuels en espaces de vie conviviaux pour les cit.
provider Coursera
sessions On-Demand
course image

Machine learning in Python with scikit-learn

L'apprentissage automatique en Python avec scikit-learn La modélisation prédictive est un pilier de la science des données moderne. Dans ce domaine, scikit-learn est un outil central : il est facilement accessible et pourtant puissant, et il s'intègre dans un écosystème plus large d'outils de science des données basés sur le langage de programmati.
provider France Université Numerique
sessions On-Demand
course image

Automated Machine Learning en Power BI Clasificación

Apprentissage Automatisé en Power BI Classification | Coursera Ce projet est un cours pratique et efficace pour apprendre tout ce que vous devez savoir sur la création et l'intégration de modèles de classification autoML dans Power BI. Non seulement vous apprendrez de manière pratique à générer et évaluer les modèles de classification autoML, m.
provider Coursera
sessions On-Demand
course image

ML y Power BI para incrementar las ventas en Retail

Ce projet est un cours efficace pour apprendre à analyser les données de vente au détail et à identifier des modèles permettant de maximiser les ventes. Pour ce faire, vous apprendrez tout ce qu'il faut savoir sur les règles d'association et comment générer ces règles dans Power BI.
course image

Automated Machine Learning en Microsoft Power BI

Apprentissage Automatisé en Microsoft Power BI Ce projet est un cours pratique et efficace pour apprendre tout ce que vous devez savoir sur la création et l'intégration de modèles de autoML dans Power BI. Non seulement vous apprendrez de manière pratique à générer et évaluer les modèles, mais vous apprendrez également à les intégrer et les util.
provider Coursera
sessions On-Demand
course image

Python per la Data Science

Python pour la Data Science Python pour la Data Science est un cours crucial pour tout professionnel souhaitant analyser de grandes quantités de données grâce aux techniques les plus récentes de Machine Learning et Deep Learning. Le cœur du cours est représenté par l'utilisation des notebooks : un format pédagogique moderne où le texte et la t.
course image

Java Programming: Build a Recommendation System

Programmation Java : Construire un système de recommandation Vous vous êtes déjà demandé comment Netflix décide quels films vous recommander ? Ou comment Amazon suggère des livres ? Acquérez une expérience pratique en construisant votre propre système de recommandation simplifié ! Dans ce projet de synthèse, vous démontrerez vos capacités de r.

De plus en plus de produits sont désormais développés en utilisant l'intelligence artificielle. Pour éviter d'être laissés à l'écart du progrès, les gestionnaires doivent comprendre comment fonctionne le "cerveau" des robots.

L'intelligence artificielle (IA) et les technologies d'apprentissage automatique sont utilisées depuis de nombreuses années, mais maintenant, l'intensité de leur utilisation a augmenté de manière significative. Par exemple, l'apprentissage automatique est activement mis en œuvre dans les télécommunications, la vente au détail, le marketing et le commerce électronique. Mais beaucoup ne comprennent toujours pas pleinement ce que c'est.

L'apprentissage automatique implique que le système traite un grand nombre d'exemples, au cours desquels il identifie des modèles et les utilise pour prédire les caractéristiques de nouvelles données. En d'autres termes, c'est le processus qui donne à l'IA et aux cours de ML une "conscience", la capacité de se souvenir et d'analyser.

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 :

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 :

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

  2. Connaissances moyennes en statistiques et probabilité.

  3. 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.

  4. Compréhension du calcul.

  5. 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 !