Cours sur l'apprentissage automatique

1332 Cours

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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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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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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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 with Python : COMPLETE COURSE FOR BEGINNERS

Visitez Udemy Embarquez dans un parcours d'apprentissage complet avec le Apprentissage Automatique avec Python : Cours Complet pour Débutants. Ce cours, disponible sur Udemy, est parfait pour les novices désireux d'explorer le monde fascinant de l'apprentissage automatique. Dans ce cours, vous allez : Comprendre les fondamentaux de la progra.
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2025 Machine Learning & Data Science for Beginners in Python

Bienvenue dans le cours 2025 Apprentissage Automatique & Science des Données pour Débutants en Python, proposé par Udemy. Parfait pour ceux qui souhaitent commencer leur parcours en science des données, ce cours couvre une variété de projets essentiels. Vous acquerrez une expérience pratique avec des techniques telles que la Régression Linéaire.
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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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Decision Trees, Random Forests, Bagging & XGBoost: R Studio

Plongez dans le monde avancé des Arbres de Décision et des techniques d'Ensembling avec notre cours complet - Arbres de Décision, Forêts Aléatoires, Bagging & XGBoost : R Studio, proposé par Udemy. Ce cours est spécifiquement conçu pour ceux qui souhaitent améliorer leur compréhension et leur application de la programmation R dans le machine l.
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De plus en plus de produits sont désormais développés en utilisant l'intelligence artificielle. Pour éviter d'être laissés à l'écart du progrès, les gestionnaires doivent comprendre comment fonctionne le "cerveau" des robots.

L'intelligence artificielle (IA) et les technologies d'apprentissage automatique sont utilisées depuis de nombreuses années, mais maintenant, l'intensité de leur utilisation a augmenté de manière significative. Par exemple, l'apprentissage automatique est activement mis en œuvre dans les télécommunications, la vente au détail, le marketing et le commerce électronique. Mais beaucoup ne comprennent toujours pas pleinement ce que c'est.

L'apprentissage automatique implique que le système traite un grand nombre d'exemples, au cours desquels il identifie des modèles et les utilise pour prédire les caractéristiques de nouvelles données. En d'autres termes, c'est le processus qui donne à l'IA et aux cours de ML une "conscience", la capacité de se souvenir et d'analyser.

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 :

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 :

  1. Connaissances de base en langages de programmation tels que Python, R, Java, JavaScript, etc.

  2. Connaissances moyennes en statistiques et probabilité.

  3. 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.

  4. Compréhension du calcul.

  5. 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 !