Cours sur l'apprentissage automatique

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AWS Foundations: Machine Learning Basics (Japanese) 日本語実写版

Fondations AWS : Bases de l'apprentissage automatique (Japonais) 日本語実写版 Comprenez les bases de l'infrastructure cloud AWS grâce à ce cours complet en japonais.

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Essentials of Prompt Engineering (Korean)

Essentiels de l'Ingénierie des Instructions (Coréen) Ce cours présente les éléments de base nécessaires à la création d'instructions efficaces. Vous apprendrez à segmenter et à optimiser les instructions pour divers cas d'utilisation. Vous découvrirez également des techniques telles que les instructions en zero-shot, few-shot et le raisonnement e.

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Essentials of Prompt Engineering (Indonesian)

Essentiels de l'ingénierie des invites (Indonésien) Dans ce cours, vous serez introduit aux bases de la création d'invites efficaces. Vous acquerrez une compréhension de la manière d'améliorer et d'optimiser les invites pour divers cas d'utilisation. Vous explorerez également des techniques telles que le zero-shot, le few-shot, et l.

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Introduction to Machine Learning: Art of the Possible (Indonesian)

Introduction au Machine Learning : L'art du Possible (Indonésien) Ce cours numérique est conçu pour aider les décideurs commerciaux à comprendre les fondamentaux de l'apprentissage machine (ML). Niveau du cours : Débutant Durée : 30 minutes Remarque : Ce cours dispose d'une transcription/sous-titres locaux. La narration est en anglais. Pour.

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AWS ML Visão geral do curso de engenheiro associado (Português) | AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Portuguese)

Dans ce cours d'introduction au programme de base pour les ingénieurs en ML associés d'AWS, vous examinez les concepts de base de l'apprentissage automatique (ML) et étudiez l'évolution de l'apprentissage automatique et de l'IA. Vous explorez les premières étapes du cycle de vie du ML, identifiant un objectif commercial et formulant un problème de.

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AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Japanese)

Dans ce cours d'introduction du curriculum AWS ML Engineer Associate, nous passerons en revue les bases de l'apprentissage automatique (ML) et examinerons l'évolution du ML et de l'IA. En tant que première étape du cycle de vie du ML, nous identifierons les objectifs commerciaux et formulerons des problèmes de ML en fonction de ces objectifs comm.

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Amazon Q Introduction (Thai)

Introduction à Amazon Q (Français) Ce cours offre une vue d'ensemble des fonctionnalités d'Amazon Q, un assistant propulsé par l'intelligence artificielle (IA) générative. Vous apprendrez à connaître les cas d'utilisation et les avantages de l'intégration d'Amazon Q avec les données, le code et les systèmes de votre entreprise. Vous trouverez é.

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Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Español

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Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - 한국어

IA Responsable pour les Développeurs : Équité & Biais - 한국어 Title: IA Responsable pour les Développeurs : Équité & Biais - 한국어 Description: Ce cours présente le concept d'IA responsable et les principes de l'IA. Il identifie comment reconnaître concrètement l'équité et les biais et explore les méthodes pour atténuer les biais d.

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Gemini for Data Scientists and Analysts - 日本語版

Gemini pour Data Scientists et Analystes - Version Française Dans ce cours, vous apprendrez comment Gemini, un collaborateur de Google Cloud exploitant l'IA générative, peut aider à analyser les données clients et à prédire les ventes de produits. Vous apprendrez également à utiliser BigQuery pour identifier, classifier et découvrir de nouveau.

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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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