Cours sur l'apprentissage automatique

1795 Cours

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Recommender Systems: Behind the Screen

Plongez dans le monde des Systèmes de recommandation : Derrière l'écran, un cours complet conçu méticuleusement par IVADO et HEC Montréal. Ce parcours éducatif éclairant, organisé à Montréal, offre une plongée approfondie dans les méthodologies et pratiques derrière les systèmes de recommandation. Ces systèmes jouent un rôle pivot dans la personnal.
provider edX
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IBM Data Engineering

Lancez votre carrière dans le domaine florissant de l'ingénierie des données avec le programme complet d'IBM proposé via Coursera. Ce programme de certificat professionnel vous dote des compétences essentielles, incluant Python, SQL, bases de données, et plus encore, pour vous assurer d'être prêt pour l'emploi en moins de cinq mois. L'ingénierie de.
provider Coursera  Professional Certificate
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Getting Started with SAS Programming

Embarquez dans votre voyage de programmation SAS avec notre cours complet conçu pour les débutants ! Ce cours, proposé via Coursera et crucial pour quiconque souhaite se plonger dans la science des données, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, sert de fondation pour maîtriser la programmation SAS. Parfait pour les débutants,.
provider Coursera
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Análise de Dados para Workforce Management

Découvrez comment transformer la gestion des talents dans votre entreprise avec le cours "Analyse des Données pour la Gestion de la Force de Travail," offert par l'University of California, Berkeley en collaboration avec la Coursera Specialization. Dans une ère définie par le Big Data et l'Intelligence Artificielle, où la génération de données se p.
provider Coursera  Specialization
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Machine Learning Aplicado ao Marketing

Titre : L'application du Machine Learning au Marketing Description : Dans le domaine du marketing, des progrès significatifs ont été réalisés dans la gestion des données et la collecte d'informations sur les clients, évoluant de processus manuels et rigides vers des applications accessibles d'un simple clic. Cette évolution ne fait pas seulement au.
provider Coursera  Specialization
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DeepLearning.AI TensorFlow Developer

Embarquez dans un voyage transformateur avec le programme Certificat Professionnel Développeur TensorFlow de DeepLearning.AI, un parcours complet conçu pour ceux désireux de maîtriser TensorFlow, le framework open-source de pointe dans le domaine de l'apprentissage profond aujourd'hui. Proposé en collaboration avec Coursera, ce programme de certifi.
provider Coursera  Professional Certificate
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Introduction to Medical Software

Explorez le monde des logiciels médicaux : Un cours complet Plongez dans l'univers complexe des logiciels médicaux avec ce cours exhaustif proposé par l'Université d'Urbino sur Coursera. Conçu pour les étudiants de troisième ou quatrième année spécialisés en informatique, en génie biomédical et dans des domaines étroitement liés, ainsi que pour les.
provider Coursera
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Foundations of Data Science

Explorez le monde fascinant de la Data Science avec le cours complet "Fondements de la Data Science", proposé par le Dartmouth College sur edX. Ce cours explore la relation complexe entre la Data Science, l'intelligence artificielle (IA) et ses composantes cruciales, y compris l'apprentissage statistique (AS), l'apprentissage automatique (AA), et l.
provider edX
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Foundation of Cloud IoT Edge ML

À propos du cours : Plongez dans la révolution des modèles de calcul avec le cours "Fondamentaux du Cloud, IoT et ML en Edge Computing". Ce parcours d'apprentissage transformateur est conçu pour démêler les complexités de l'Internet des Objets (IoT), du cloud computing, de l'apprentissage automatique (ML), et des technologies embarquées, qui se com.
provider Swayam
sessions 18th Feb, 2024
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Data Analytics Foundations for Accountancy II

Bienvenue dans le cours "Fondements de l'Analyse de Données en Comptabilité II", proposé par l'ESSEC Business School sur Coursera. Ce cours est conçu pour enrichir votre apprentissage dans les domaines de l'Apprentissage Automatique, la Détection des Anomalies, l'Analyse de Données et l'Apprentissage d'Ensemble, essentiels dans le paysage comptable.
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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 !