Cours sur l'apprentissage automatique

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Maestría en Ingeniería de Software

Master en Ingénierie Logicielle Obtenez votre Master en Ingénierie Logicielle de l'Université Continental via Coursera. Concentrez-vous sur des domaines clés tels que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, l'informatique en nuage, le développement de logiciels et les microservices. Faites progresser votre carrière avec l'expéri.

Coursera  Degree

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Clustering & Classification With Machine Learning In Python

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Deep Learning Mastery 2024

Maîtrise de l'Apprentissage Profond 2024 Rejoignez le cours "Maîtrise de l'Apprentissage Profond 2024" et maîtrisez le cycle de vie complet d'un projet d'apprentissage profond. Ce cours complet vous guidera dans l'implémentation de divers réseaux de neurones en utilisant TensorFlow et Keras. Fournisseur : Udemy Catégories : Cours de Python.

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Complete Data Science BootCamp 2024

BootCamp Complet en Science des Données 2024 - Udemy Rejoignez le BootCamp Complet en Science des Données 2024 de Udemy et plongez dans le monde de la Science des Données. Ce programme complet couvre l'Apprentissage Automatique, l'Apprentissage Profond et les compétences pratiques en Science des Données. Tout au long du cours, vous participe.

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Google Cloud Skills Boost

Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud - Locales

Ce cours, Google Cloud Computing Foundations : Données, ML et IA dans Google Cloud - Locales, est destiné aux apprenants non anglophones. Si vous souhaitez suivre ce cours en anglais, veuillez vous inscrire à Google Cloud Computing Foundations : Data, ML, and AI in Google Cloud. Les cours Google Cloud Computing Foundations sont conçus pour les.

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Introduction to Databricks

Introduction à Databricks | DataCamp Découvrez la puissance de la plateforme Databricks Lakehouse et élevez vos capacités en ingénierie des données et en apprentissage automatique. Ce cours complet vous guide à travers chaque étape de la manière dont le Databricks Lakehouse offre une solution unifiée, évolutive et performante p.

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Fundamentos de IA para Todos

L'Intelligence Artificielle (IA) n'est plus de la science-fiction. Elle imprègne rapidement tous les secteurs et a un impact profond sur pratiquement tous les aspects de notre existence. Que vous soyez un cadre, un responsable, un professionnel du secteur, un chercheur ou un étudiant, comprendre l'IA, son impact et son potentiel transformateur.

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Machine Learning 2022 Redes Neuronales con Python desde Cero

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Introduction to AI and Machine Learning on GC - Español

Introduction à l'IA et à l'Apprentissage Automatique sur GC - Français Ce cours présente les offres d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (AA) sur Google Cloud qui soutiennent le cycle de vie des données à l'IA à travers les bases de l'IA, le développement de l'IA et les solutions d'IA. Il explore les technologies, les.

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Exploitez des données textuelles

Bienvenue dans ce cours de traitement du langage naturel ! L’objectif de ce cours est de comprendre les méthodes qui permettent de transformer le texte en features exploitables par des algorithmes de machine learning classiques, et les architectures et modèles qui correspondent le mieux à ce type de données. En l’occurence un ensemble de docume.

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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 !