Cours sur l'apprentissage automatique

1775 Cours

Coursera

GenAI for Financial Data Analysis

Plongez dans le monde de l'IA générative (GEN AI) et son impact remarquable sur l'analyse des données financières. Ce cours offre une exploration pratique sur la manière dont les outils d'IA tels que Microsoft Co-Pilot, ChatGPT, Datarobot, et Chartpixel révolutionnent l'analytique financière. Conçu pour ceux ayant une compréhension fondamen.

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Introduction to Artificial Neural Network and Deep Learning

Libérez le potentiel des réseaux neuronnaux artificiels et de l'apprentissage profond avec notre cours complet sur Udemy. Plongez dans les meilleures techniques d'apprentissage automatique spécifiquement adaptées à la science des données, avec des applications pratiques en reconnaissance d'images utilisant Java et le framework Neuroph. Parfa.

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How To Build AI / Machine Learning Startups | Sramana Mitra

Plongez dans le monde dynamique des startups en Intelligence Artificielle et Apprentissage Automatique avec l'expertise de Sramana Mitra. Ce cours offre des perspectives inestimables à travers des études de cas et met en avant l'innovation et des leçons pratiques du front des entreprises en IA et ML. Disponible sur Udemy, cette expérience d'ap.

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How to easily use ANN for prediction mapping using GIS data?

Débloquez la puissance des Réseaux de Neurones Artificiels (RNA) pour les Systèmes d'Information Géographique (SIG) avec ce cours complet sur Udemy. Vous apprendrez à utiliser la programmation R pour créer une cartographie prédictive efficace avec les données SIG. Ce cours, conçu tant pour les passionnés que pour les professionnels, offre une.

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Machine Learning Product Management: A Practical Guide

Embarquez sur une voie de carrière dynamique en Gestion de Produit d'Apprentissage Automatique avec notre cours dédié sur Udemy. Ce guide pratique est conçu pour vous équiper avec les compétences essentielles pour exceller dans des domaines tels que l'Intelligence Artificielle, la Science des Données, et la Gestion de Produit. Plongez dans de.

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The Grey Wolf Optimizer

Découvrez le monde fascinant de l'optimisation avec le cours "Le Optimiseur de Loups Gris". Conçu pour améliorer votre compréhension et votre compétence, ce cours Udemy explore les inspirations et les théories derrière l'Optimiseur de Loups Gris. Améliorez votre capacité en modélisation mathématique et applications pratiques en naviguant à tr.

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Causal Data Science with Directed Acyclic Graphs

Plongez dans le monde de la science des données causales en mettant l'accent sur les graphes acycliques dirigés (DAGs). Ce cours complet vous dote d'outils modernes indispensables pour l'inférence causale dans les domaines de l'apprentissage automatique et de l'IA. Découvrez une multitude d'exemples pratiques utilisant R, enrichissant à la fois.

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Technology and Innovation for Legal Professionals

Êtes-vous un professionnel du droit cherchant à rester en tête dans le paysage juridique en constante évolution ? Inscrivez-vous à "Technologie et Innovation pour les Professionnels du Droit" et transformez vos compétences. Proposé par Udemy, ce cours est conçu pour vous fournir les connaissances technologiques essentielles. Plongez-vous dan.

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Neural Networks in Python from Scratch: Complete guide

Embarquez pour un voyage complet pour comprendre les réseaux neuronaux avec notre cours "Réseaux Neurones en Python depuis Zéro." Plongez dans le monde de l'apprentissage profond, apprenant à construire des réseaux neuronaux avec Python depuis les bases. Obtenez des aperçus à la fois théoriques et pratiques, vous fournissant une compréhensi.

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XAI: Explainable AI

XAI : AI Explicable - Comprendre les Modèles d'Apprentissage Automatique en Python | Udemy Découvrez les secrets pour démystifier les modèles d'apprentissage automatique avec notre cours complet sur l'AI explicable. Conçu pour les débutants comme pour les data scientists expérimentés, ce cours Udemy vous guidera à travers les subtilités de l'int.

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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.

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