Cours sur l'apprentissage automatique

1795 Cours

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Machine Learning (ML) Bootcamp: Python, TensorFlow, Colab,..

Bootcamp d'apprentissage automatique (ML) : Python, TensorFlow, Colab et plus encore Présenté par Udemy - Plongez dans les essentiels de l'apprentissage automatique avec notre bootcamp complet. Ce cours est conçu pour vous aider à maîtriser les domaines clés critiques à l'expertise en ML : les fondamentaux des Mathématiques, les méthodes avancées e.
provider Udemy
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IBM Machine Learning

Embarquez dans un voyage de transformation vers une carrière en Machine Learning avec le programme de Certificat Professionnel d'IBM proposé via Coursera. Conçu pour vous rendre opérationnel en moins de trois mois, ce programme complet vous dote des compétences essentielles en IA et Machine Learning. Comprenez la complexité des algorithmes et des m.
provider Coursera  Professional Certificate
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Google Certified Professional Data Engineer

Bienvenue dans le cours de Professionnel Certifié de Google en Ingénierie des Données, proposé par A Cloud Guru ! Cette formation complète est destinée à ceux qui aspirent à se spécialiser dans les domaines de la gestion des données, de l'analytique, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, en particulier au sein de l'écosy.
provider A Cloud Guru
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Understanding Machine Learning

Titre : Comprendre l'apprentissage automatique Description : Plongez dans le monde de l'apprentissage automatique sans la complexité de la programmation. Curieux de connaître l'engouement autour de l'élégance de l'apprentissage automatique et de ses capacités ? Ce cours convivial pour les débutants ne nécessite aucune expérience préalable en progra.
provider DataCamp
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Introduction to Deep Learning in Python

Titre : Introduction à l'apprentissage profond en Python Description : Embarquez dans votre voyage à travers le domaine dynamique de l'apprentissage profond dans ce cours complet. Vous commencerez par comprendre les principes de base des réseaux de neurones, et progressivement, vous passerez à la construction de vos propres modèles d'apprentissage.
provider DataCamp
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Applied Machine Learning: Foundations

Titre de l'événement : Apprentissage machine appliqué : Fondements Description : Débloquez le pouvoir de l'apprentissage machine et générez des insights percutants dans diverses industries. Ce cours complet fourni par LinkedIn Learning vous dote des compétences essentielles pour résoudre une large gamme de défis de l'apprentissage machine. De la ma.
provider LinkedIn Learning
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Complete Machine Learning with R Studio - ML for 2024

Titre : Apprentissage complet de Machine Learning avec R Studio - ML pour 2024 Description : Maîtrisez l'apprentissage automatique en utilisant R Studio avec notre cours complet. Plongez dans les méthodes clés de ML incluant la Régression Linéaire et Logistique, les Arbres de Décision, XGBoost, SVM, et divers autres modèles de ML. Parfait pour ceux.
provider Udemy
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Linear Regression and Logistic Regression using R Studio

Régression Linéaire et Régression Logistique utilisant R Studio Embarquez dans un voyage vers les essentiels de la Régression Linéaire et Régression Logistique grâce à notre cours complet conçu pour les débutants. Proposé via Udemy, ce cours vise à clarifier les distinctions entre les techniques de Régression et Classification. Couvrant un large.
provider Udemy
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ML for Business Managers: Build Regression model in R Studio

ML pour les managers : Construire un modèle de régression dans R Studio Débloquez votre potentiel en Apprentissage automatique et Économétrie avec notre cours complet intitulé 'ML pour les managers : Construire un modèle de régression dans R Studio'. Ce cours, proposé par Udemy, se concentre sur les techniques de Régression Simple et Multiple essen.
provider Udemy
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Machine Learning & Deep Learning in Python & R

Apprentissage automatique & Deep Learning en Python & R Plongez dans les domaines de l'apprentissage automatique et du deep learning avec ce cours complet offert par Udemy. Maîtrisez des techniques essentielles telles que la régression, les arbres de décision, les machines à vecteurs de support (SVM), les réseaux neuronaux, les réseaux neuronaux co.
provider Udemy
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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 !