Cours sur l'apprentissage automatique

1788 Cours

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.
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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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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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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 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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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 !