Cours sur l'apprentissage automatique

1795 Cours

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The Complete Intro to Machine Learning

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AWS SageMaker Practical for Beginners | Build 6 Projects

Commencez votre parcours d'apprentissage automatique avec notre cours accessible aux débutants sur AWS SageMaker, conçu pour vous fournir une expérience pratique dans la réalisation de projets concrets. Ce cours complet sur Udemy couvre des algorithmes essentiels tels que Linear Learner, XGBoost, et PCA, ainsi que des techniques de Classificat.

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Decision Trees, Random Forests, AdaBoost & XGBoost in Python

Rejoignez notre cours complet sur Udemy pour maîtriser les Arbres de Décision et les techniques d'assemblage en utilisant Python. Plongez dans le monde du machine learning et de l'analyse de données pendant que vous apprenez à implémenter le Bagging, la Forêt Aléatoire, le Gradient Boosting Machine (GBM), AdaBoost et XGBoost de manière effica.

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Complete Machine Learning & Data Science with Python| ML A-Z

Embarquez pour un voyage complet dans le monde de l'Apprentissage Automatique et de la Science des Données avec Python. Ce cours offre une connaissance approfondie des outils tels que Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn et Scipy. Grâce à ce cours, proposé par Udemy, les participants obtiendront des aperçus pratiques des techniques d'apprentissag.

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Machine Learning: Master the Fundamentals

Découvrez les essentiels de l'apprentissage automatique avec le cours complet d'Udemy, "Apprentissage Automatique : Maîtriser les Fondamentaux". Ce cours en ligne vous guide à travers les complexités de la programmation Python, du Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP), et des techniques de Deep Learning. Que vous soyez débutant ou.

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Linear Regression and Logistic Regression in Python

Découvrez les bases de la Régression Linéaire et de la Régression Logistique avec ce cours convivial pour débutants sur Udemy. Conçu pour ceux qui n'ont aucune expérience préalable en codage ou en mathématiques, vous apprendrez à construire des modèles de machine learning prédictifs de manière efficace et efficiente. Ce cours fait partie de l'o.

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Master in Data Science, Data Analytics and Data Analysis

Master en Science des Données, Analyse de Données et Data Analytics | Udemy Améliorez vos compétences avec le Master en Science des Données, Analyse de Données et Data Analytics disponible sur Udemy. Plongez dans des sujets avancés tels que le Machine Learning, l'Intelligence Artificielle et l'IA Générative en utilisant des langages de pro.

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Logistic Regression in Python

Régression Logistique en Python | Tutoriel pour Débutants | Udemy Faites vos premiers pas dans la maîtrise de la régression logistique avec notre tutoriel Python conçu pour les débutants. Ce cours vous fournira les compétences de base nécessaires pour une modélisation prédictive efficace en utilisant Python. À la fin, vous serez prêt à aborder de.

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ML for Business Managers: Build Regression model in R Studio

Maîtrisez les bases de la régression simple et multiple, des éléments cruciaux du Machine Learning et de l'économétrie, en construisant un modèle de régression à l'aide de R Studio. Ce cours, proposé par Udemy, offre une introduction complète à la régression linéaire, équipant les managers et les futurs data scientists des compétences nécessa.

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Machine Learning in GIS : Understand the Theory and Practice

Élevez vos compétences en explorant les synergies entre l'Apprentissage Automatique et les Systèmes d'Information Géographique (SIG) dans ce cours complet proposé par Udemy. Plongez dans les principes et les applications pratiques de la Télédétection dans QGIS et Google Earth Engine. Ce cours est idéal pour les personnes désireuses d'amélio.

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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 !