Cours sur l'apprentissage automatique

1795 Cours

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Python for Machine Learning: The Complete Beginner's Course

Titre du cours : Python pour l'apprentissage automatique : le cours complet pour débutants Description : Lancez-vous dans le monde de l'apprentissage automatique avec ce cours complet pour débutants. Conçu aussi bien pour les étudiants que pour les professionnels, le cours offre des conseils pratiques sur le développement d'algorithmes d'apprentiss.
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Python for Beginners to Advance

Titre : De la maîtrise de Python : du débutant à l'avancé Description : Lancez-vous dans votre parcours Python avec notre cours complet, "Python pour débutants jusqu'à avancé" sur Udemy. À partir de l'installation, plongez dans les bases et progressez vers les compétences intermédiaires en Python, tout en explorant le développement web, l'Intellige.
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Machine Learning for Beginner (AI) - Data Science

Titre : Apprentissage automatique pour débutants : Plongée dans l'IA et la science des données Description : Lancez-vous dans le monde de l'apprentissage automatique avec notre cours complet pour débutants. Obtenez une compréhension robuste à travers des explications mathématiques et graphiques détaillées, des projets pratiques en Python, et des eb.
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Total Python: You Can Master Python Programming in 16 Days

Débloquez votre maîtrise de Python en seulement 16 jours Devenez un développeur Python compétent avec Total Python : Maîtrisez la programmation Python en 16 jours, offert exclusivement par Udemy. Ce cours complet est conçu pour vous propulser du niveau débutant à expert, avec 16 projets Python appliqués au monde réel et 160 exercices de programmati.
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Google Cloud AI Services Deep Dive

Bienvenue dans le cours "Plongée approfondie dans les services IA de Google Cloud", guidé par l'expert Joe Lowery. Plongez-vous dans le vaste domaine de l'intelligence artificielle, un champ qui redéfinit de manière spectaculaire le paysage technologique. Ce cours dévoilera les capacités étendues et les applications de 15 services distincts de Goog.
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AWS Certified Machine Learning - Specialty (LA)

Titre : AWS Certified Machine Learning - Spécialité (LA) Description : Plongez dans le monde du Machine Learning avec le cours de préparation complet AWS Certified Machine Machine - Spécialité d'A Cloud Guru. Conçu spécifiquement pour vous aider à réussir l'examen AWS Certified Machine Learning – Spécialité (MLS-C01), ce cours propose un mélange de.
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Algorithmic Trading with Python: Machine Learning strategies

Titre : Trading Algorithmique avec Python : Stratégies d'Apprentissage Automatique Description : Explorez l'impact de l'Intelligence Artificielle et de l'Apprentissage Automatique dans le Trading Algorithmique. Ce cours comprend une formation pratique utilisant des bots MetaTrader 5. Proposé par Udemy, ce cours est idéal pour ceux qui cherchent à p.
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Machine Learning with Python : COMPLETE COURSE FOR BEGINNERS

Apprendre le Machine Learning avec Python : Cours Complet pour Débutants Lancez-vous dans votre parcours pour maîtriser le machine learning avec notre cours complet pour débutants, exclusivement sur Udemy. Ce cours est minutieusement conçu pour les débutants pour couvrir tous les fondamentaux de Python, en se concentrant sur divers sujets essentiel.
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Data Science : Master Machine Learning Without Coding

Science des Données : Maîtriser l'Apprentissage Automatique Sans Codage Découvrez les concepts fondamentaux de la science des données et de l'apprentissage automatique sans avoir besoin de coder avec ce cours captivant proposé par Udemy. Utilisant le logiciel puissant RapidMiner, ce cours est parfait pour les débutants et les professionnels expér.
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Python for Beginners: The Complete Python Masterclass

Python pour les débutants : La Masterclass Python complète - Libérez votre potentiel de codage avec ce cours en ligne complet proposé par Udemy. Plongez au cœur des compétences fondamentales en Python essentielles pour la science des données, l'apprentissage automatique, et plus encore. Ce programme convivial pour les débutants est enrichi d'exempl.
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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 !