Cours sur l'apprentissage automatique

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Reinforcement Learning beginner to master - AI in Python

Rejoignez le cours "De Débutant à Maître en Apprentissage par Renforcement - IA en Python" sur Udemy et maîtrisez l'art de construire des agents IA. Apprenez à mettre en œuvre divers algorithmes d'apprentissage par renforcement profond comme A2C, REINFORCE et DQN en utilisant PyTorch. Ce cours complet convient parfaitement à ceux qui s'intéressent.

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The Complete Machine Learning 2023 : 10 Real World Projects

Titre : Le Machine Learning Complet 2023 : 10 Projets Réels Description : Entamez un voyage complet du débutant à l'expert dans le domaine du machine learning. Maîtrisez les concepts clés et les outils incluant la Visualisation de Données, l'Analyse Exploratoire des Données (AED), Numpy, Pandas, les mathématiques essentielles, la Statistique avec M.

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Machine Learning using Python

Découvrez la puissance du Machine Learning utilisant Python avec ce cours complet sur Udemy. Plongez dans les modèles ML essentiels incluant la Régression Linéaire et Logistique, les Arbres de Décision, XGBoost, et les Machines à Vecteurs de Support (SVM). Parfait pour les débutants et les programmeurs expérimentés alike, ces leçons couvrent à la f.

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Computer Science 310: Current Trends in Computer Science & IT

Titre : Informatique 310 : Tendances actuelles en informatique & IT Description : Plongez dans le monde en évolution de la technologie avec le cours "Informatique 310 : Tendances actuelles en informatique & IT". Ce cours a été rigoureusement évalué et est recommandé pour 3 crédits semestriels, permettant le transfert de crédits vers plus de.

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Google Cloud (GCP) Professional Cloud Architect

Rejoignez notre cours complet sur Udemy Google Cloud (GCP) Architecte Cloud Professionnel, parfait pour les individus allant des débutants aux professionnels expérimentés. Plongez profondément dans un coaching de style classe qui couvre tout, des bases aux compétences avancées dans Google Cloud Platform (GCP). Ce cours propose également de nouvelle.

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Natural Language Processing (NLP) in Python with 8 Projects

Améliorez vos compétences en Traitement du Langage Naturel (TLN) avec Python à travers 8 projets pratiques, proposés par Udemy. Plongez dans les univers de l'Apprentissage Automatique, l'Apprentissage Profond, et des bibliothèques comme SpaCy, NLTK et Sklearn. Ce cours est idéal pour ceux intéressés à acquérir une maîtrise dans des domaines comme l.

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AI & ML Starter Course with No-Code AI Projects [2024]

Cours d'initiation à l'IA & ML avec Projets AI sans code [2024] Embarquez dans un voyage pour maîtriser l'Intelligence Artificielle (IA) et l'Apprentissage Automatique (ML) sans nécessiter de compétences en codage. Ce cours complet, proposé par Udemy, est parfait pour les débutants désireux de plonger dans les domaines de l'IA et du ML à travers de.

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Data for Executives

Embarquez dans un voyage pour maîtriser la stratégie des données avec notre cours complet, "Données pour les Dirigeants," conçu spécifiquement pour les cadres. Plongez dans les essentiels de la stratégie des données et son alignement avec les objectifs commerciaux. Découvrez comment cultiver une culture orientée données au sein de votre organisati.

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2024 Python for Machine Learning: A Step-by-Step Guide

Titre : Python 2024 pour l'apprentissage automatique : Guide étape par étape Description : Plongez dans les projets de science des données en utilisant Python et explorez des techniques clés telles que la régression linéaire, la régression logistique, les forêts aléatoires, les SVM, le KNN, KMeans, XGBoost et l'ACP. Maîtrisez à la fois les méthodes.

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Python Numpy Data Analysis for Data Scientist | AI | ML | DL

Titre de l'événement : Analyse de données Python Numpy pour Data Scientist | IA | ML | DL Description : Maîtrisez les essentiels de l'analyse de données avec notre cours complet sur Python Pandas, conçu pour la science des données, l'IA, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. Cette formation spécialisée, fournie par Udemy, vous per.

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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 !