Cours sur l'apprentissage automatique

1335 Cours

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Amazon Q Introduction (Japanese)

Introduction à Amazon Q (Japonais) *Ce cours est disponible en traduction automatique. Ce cours présente une vue d'ensemble d'Amazon Q, un assistant doté d'intelligence artificielle générative (IA). Apprenez les cas d'utilisation et les avantages d'associer Amazon Q aux informations, codes et systèmes de votre entreprise. Des informations suppléme.

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Amazon Q Introduction (Korean)

Ce cours présente un aperçu de l'Amazon Q, un assistant basé sur l'intelligence artificielle (IA) générative. Vous découvrirez les cas d'utilisation et les avantages de la connexion d'Amazon Q aux informations de l'entreprise, aux codes et aux systèmes. De plus, vous trouverez des informations supplémentaires pour approfondir votre parcours d'appre.

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Developing Machine Learning Solutions (Korean)

Développer des Solutions d'Apprentissage Automatique (Coréen) Dans ce cours d'apprentissage automatique, vous découvrirez le cycle de vie de l'apprentissage automatique et comment utiliser les services AWS à chaque étape. Vous apprendrez également à rechercher diverses sources pour les modèles d'apprentissage automatique et des techniques pour é.

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Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers (Japanese)

Essentiels de l'apprentissage automatique pour les décideurs techniques et commerciaux (japonais) Ce curriculum de trois cours vous apprendra les meilleures pratiques et recommandations pour l'apprentissage automatique (ML). Ce cours vous guidera dans la création d'une feuille de route pour l'intégration du ML dans les processus commerciaux. Il ex.

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Machine Learning Terminology and Process (Japanese)

Terminologie et processus de l'apprentissage automatique (Japonais) Ce cours introduit les concepts de base de l'apprentissage automatique ainsi que les processus informatiques pour traiter les données. Nous examinerons en détail chacune des étapes du processus de machine learning et expliquerons les termes et techniques couramment utilisés dans.

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AWS Foundations: How Amazon SageMaker Can Help (Japanese)

Les Fondations AWS : Comment Amazon SageMaker Peut Aider (Japonais) Apprenez comment Amazon SageMaker résout les principaux défis de la mise en œuvre des pipelines de machine learning. Ce cours explique comment les notebooks et instances SageMaker soutiennent l'amélioration des workflows de machine learning et passe en revue les principales foncti.

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Cloud for CTOs (Japanese)

Cloud pour les CTO (Japanese) Ce cours donne un aperçu de la technologie de l'informatique en nuage. Le Chief Technology Officer (CTO) apprendra comment utiliser le cloud pour aligner l'organisation sur les besoins des clients. Il apprendra également comment offrir une expérience utilisateur avancée grâce à des solutions technologiques évolutives,.

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AWS Foundations: Machine Learning Basics (Japanese)

AWS Fondations : Bases de l'apprentissage automatique (Japonais) Découvrez les bases de l'infrastructure cloud AWS avec un accent sur l'apprentissage automatique, dispensé en japonais. Ce cours complet offert par AWS Skill Builder couvre des sujets essentiels dans divers domaines de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervi.

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Amazon Q Introduction (Indonesian)

Introduction à Amazon Q (Indonésien) Ce cours offre une vue d'ensemble d'Amazon Q, un assistant soutenu par l'intelligence artificielle (IA) générative. Vous découvrirez les cas d'utilisation et les avantages de connecter Amazon Q aux informations, au code et aux systèmes de votre entreprise. Vous trouverez également des informations supplémentai.

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Cloud for CTOs (Japanese) 日本語吹き替え版

Cloud pour CTOs (Français) Version Audio Française Ce cours présente un aperçu des technologies de cloud computing. Les Chief Technology Officers (CTO) apprendront comment utiliser le cloud pour aligner leurs organisations aux besoins des clients. Vous apprendrez également comment offrir une expérience utilisateur avancée grâce à des solutions tec.

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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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