Cours sur l'apprentissage automatique

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Fake Instagram Profile Detector

Détecteur de Faux Profils Instagram Dans ce projet pratique, nous allons construire et entraîner un modèle simple de réseau neuronal artificiel pour détecter les comptes Instagram de spam/faux. Les faux comptes et les comptes de spam sont un problème majeur sur les réseaux sociaux, souvent créant une illusion de nombreux abonnés pour les influence.

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University of Naples Federico II

Java Programming: Build a Recommendation System

Programmation Java : Construire un système de recommandation Vous vous êtes déjà demandé comment Netflix décide quels films vous recommander ? Ou comment Amazon suggère des livres ? Acquérez une expérience pratique en construisant votre propre système de recommandation simplifié ! Dans ce projet de synthèse, vous démontrerez vos capacités de r.

Higher School of Economics

Python per la Data Science

Python pour la Data Science Python pour la Data Science est un cours crucial pour tout professionnel souhaitant analyser de grandes quantités de données grâce aux techniques les plus récentes de Machine Learning et Deep Learning. Le cœur du cours est représenté par l'utilisation des notebooks : un format pédagogique moderne où le texte et la t.

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Automated Machine Learning en Microsoft Power BI

Apprentissage Automatisé en Microsoft Power BI Ce projet est un cours pratique et efficace pour apprendre tout ce que vous devez savoir sur la création et l'intégration de modèles de autoML dans Power BI. Non seulement vous apprendrez de manière pratique à générer et évaluer les modèles, mais vous apprendrez également à les intégrer et les util.

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ML y Power BI para incrementar las ventas en Retail

Ce projet est un cours efficace pour apprendre à analyser les données de vente au détail et à identifier des modèles permettant de maximiser les ventes. Pour ce faire, vous apprendrez tout ce qu'il faut savoir sur les règles d'association et comment générer ces règles dans Power BI.

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Automated Machine Learning en Power BI Clasificación

Apprentissage Automatisé en Power BI Classification | Coursera Ce projet est un cours pratique et efficace pour apprendre tout ce que vous devez savoir sur la création et l'intégration de modèles de classification autoML dans Power BI. Non seulement vous apprendrez de manière pratique à générer et évaluer les modèles de classification autoML, m.

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Introducción a la inteligencia artificial generativa: el arte de lo posible (Español de España) | Introduction to Generative AI - Art of the Possible (Spanish from Spain)

Introduction à l'Intelligence Artificielle Générative : l'Art du Possible (Français) | Introduction to Generative AI - Art of the Possible (French) Le cours Introduction à l'intelligence artificielle générative : l'Art du Possible offre une introduction à l'intelligence artificielle générative, ses cas pratiques, ses risques et.

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AWS Skill Builder

Online Course Supplement: Practical Data Science with Amazon SageMaker

Complément de Cours en Ligne : Science des Données Pratique avec Amazon SageMaker L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique (IA/ML) deviennent courants. Dans ce cours, vous passerez une journée dans la vie d'un data scientist afin de pouvoir collaborer efficacement avec les data scientists et créer des applications intégrant le ML..

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Machine Learning with Python from Scratch

Apprentissage Automatique avec Python à Partir de Zéro | Udemy Apprenez à maîtriser les algorithmes d'apprentissage automatique depuis le début, y compris les compétences essentielles en réseaux neuronaux en utilisant Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn et Scikit-Learn. Ce cours est proposé par Udemy et vous fournit les connais.

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Ensemble Machine Learning in Python: Random Forest, AdaBoost

Apprenez les méthodes ensemblistes puissantes en apprentissage automatique, y compris Random Forest, AdaBoost, Boosting, Bagging et Bootstrap avec ce cours pratique offert par Udemy. Conçu pour les passionnés de data science, ce cours vous guidera à travers les applications pratiques de ces techniques en utilisant Python. Commencez votre parcou.

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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.

Les cours d'apprentissage automatique de l'AI Eeducation sont le meilleur choix !