Cours sur l'apprentissage automatique

1795 Cours

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Machine Learning with H2O Flow

Titre : Apprentissage automatique avec H2O Flow Description : Plongez dans le monde de l'apprentissage automatique sans avoir besoin d'écrire du code avec notre projet pratique, Apprentissage automatique avec H2O Flow. Ce cours dynamique offre une visite guidée de H2O Flow, une interface web conviviale qui facilite la formation et l'évaluation des.
provider Coursera
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Advanced AI on Microsoft Azure: Ethics and Laws, Research Methods and Machine Learning

L'expertise en intelligence artificielle (IA) figure parmi les compétences les plus recherchées dans le marché du travail actuel et futur, les organisations cherchant à utiliser la technologie de l'IA pour transformer leurs opérations. Le domaine est en rapide expansion, et on note un retard notable dans le développement de cadres juridiques et de.
provider FutureLearn  Program
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Introduction to Machine Learning: Art of the Possible

Ce cours numérique est conçu pour aider les décideurs d'entreprise à comprendre les fondamentaux de l'apprentissage automatique (Machine Learning, ML), dans le but de les doter du savoir nécessaire pour évaluer ses avantages et ses risques dans différents scénarios d'affaires. Niveau du cours : Fondamental Durée : 30 minutes Le programme du cours c.
provider AWS Skill Builder
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Optimize ML Models and Deploy Human-in-the-Loop Pipelines

Découvrez comment améliorer l'efficacité de vos modèles d'apprentissage automatique avec le troisième volet de la Spécialisation en science des données pratiques sur Coursera. Ce cours se concentre sur l'optimisation des flux de travail en apprentissage automatique à travers l'amélioration de la performance, la réduction des coûts, et l'intégration.
provider Coursera
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Fundamentos de Inteligência Artifical em Marketing

Bienvenue dans le cours « Les fondamentaux de l'intelligence artificielle en marketing ». Ce cours transformateur est crucial alors que les entreprises réévaluent leurs stratégies pour répondre aux besoins de leurs clients et à la manière dont les clients interagissent avec leurs services et offres via les appareils mobiles, l'internet des objets o.
provider Coursera
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Fundamentos de IA Aplicados ao CRM

Bienvenue dans le cours "Fundamentos de IA Aplicados ao CRM" proposé par l'Université de Californie, Berkeley via Coursera. Ce cours est fondamental pour comprendre comment la prise de décision basée sur les données devient de plus en plus essentielle dans la progression de la nouvelle économie. Les entreprises qui tirent parti du CRM en utilisant.
provider Coursera
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Elaborazione del linguaggio naturale

Explorez le domaine fascinant du Traitement Automatique des Langues avec le cours complet proposé par l'École des Hautes Études Économiques et fourni par Federica. Ce cours offre un aperçu détaillé des technologies utilisées dans le traitement automatique des langues écrites et parlées, avec un accent particulier sur les technologies de dialogue ho.
provider Federica
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NLP Modelos y Algoritmos

Cours de NLP : Modèles et Algorithmes Dispensé par l'Université de Manchester et disponible sur Coursera, ce cours est conçu pour te fournir une compréhension approfondie des algorithmes de Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN ou NLP en anglais). Au cours de ce programme, tu exploreras et appliqueras les derniers algorithmes les plus pop.
provider Coursera
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Introduction to Applied Machine Learning

Titre : Introduction à l'apprentissage machine appliqué Description : Rejoignez ce cours complet conçu pour les professionnels désireux d'intégrer l'apprentissage machine à l'analyse de données et à l'automatisation dans divers secteurs, notamment la finance, la médecine, l'ingénierie et le business. 'Introduction à l'Apprentissage Machine Appliqué.
provider Coursera
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Machine Learning Introduction for Everyone

Introduction à l'apprentissage automatique pour tous est un cours complet en trois modules disponible sur Coursera, conçu pour initier les apprenants aux fondamentaux de l'apprentissage automatique et de la science des données. Ce cours convient parfaitement aux individus cherchant à comprendre les modèles et les applications essentiels de l'appren.
provider Coursera
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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 !