Cours sur l'apprentissage automatique

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AWS Skill Builder

Fundamentos de machine learning e inteligência artificial (Português) | Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Portuguese)

Fundamentos de Machine Learning e Intelligence Artificielle (Français) | Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (French) Dans ce cours, vous apprendrez les bases du machine learning (ML) et de l'intelligence artificielle (IA). Vous explorerez les liens entre l'IA, le ML, l'apprentissage profond et le domaine émergent de l'int.

DataCamp

Databricks Concepts

Concepts Databricks Découvrez le potentiel de la plateforme Databricks Lakehouse et sa capacité à révolutionner vos processus de données grâce au cours Concepts Databricks. Ce programme est conçu pour vous guider de A à Z, démontrant comment le Databricks Lakehouse fournit une solution unifiée, évolutive et performante pour diverses tâches de don.

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Introduction to AI and Machine Learning on GC - 한국어

Introduction à l'IA et à l'Apprentissage Automatique sur GC - Français Ce cours présente la suite de produits IA et d'apprentissage automatique (ML) de Google Cloud pour construire des projets d'IA prédictive et générative. Il couvre les technologies, produits et outils disponibles tout au long du cycle de vie allant des données à l'IA, incluant.

Coursera

Artificial Intelligence

Intelligence Artificielle Conçu comme une introduction au domaine en évolution de l'IA, ce cours met l'accent sur les applications commerciales potentielles et les perspectives managériales associées. L'Intelligence Artificielle (IA) est la science derrière les systèmes capables de se programmer pour classer, prédire et offrir des solutions bas.

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Optimizing Foundation Models (Simplified Chinese)

Optimisation des Modèles Fondamentaux (Français) Dans ce cours, vous allez explorer deux techniques pour améliorer les performances des modèles fondamentaux (MF) : la génération augmentée par récupération (RAG) et le fine-tuning. Vous découvrirez les services Amazon Web Services (AWS) utiles pour stocker des embeddings dans des bases de données v.

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AWS ML Engineer Associate 2.1 Choose a Modeling Approach

AWS ML Engineer Associate 2.1 Choisir une Approche de Modélisation Explorez les couches de la pile AWS ML et apprenez à résoudre les défis commerciaux courants avec les services AWS. Ce cours explore comment utiliser Amazon SageMaker pour les tâches de machine learning et comment examiner des stratégies pour sélectionner des modèles.

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Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence

Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle Dans ce cours, vous apprendrez les bases de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle (IA). Vous explorerez les connexions entre l'IA, le ML, l'apprentissage profond et le domaine émergent de l'intelligence artificielle générative (IA gé.

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Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications

Explorer les Cas d'Utilisation et Applications de l'Intelligence Artificielle Dans ce cours, vous explorerez des cas d'utilisation réels de l'intelligence artificielle (IA), de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle générative (IA générative) dans divers secteurs. Ceux-ci incluent la santé, la finance, le marketing, le.

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Responsible Artificial Intelligence Practices

Pratiques Responsables de l'Intelligence Artificielle Dans ce cours, vous découvrirez les pratiques responsables de l'IA. Tout d'abord, vous serez introduit à ce qu'est l'IA responsable. Vous apprendrez à définir l'IA responsable, comprendrez les défis que l'IA responsable tente de surmonter et explorerez les dimensions principales de l'IA respons.

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Developing Generative Artificial Intelligence Solutions

Développer des Solutions d'Intelligence Artificielle Générative Dans ce cours, vous explorerez le cycle de vie des applications d'intelligence artificielle générative (IA générative), qui comprend les éléments suivants : Définir un cas d'utilisation métier Choisir un modèle de fondation (FM) Améliorer les performances d'.

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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.

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