Cours sur l'apprentissage automatique

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Udemy

Python & Machine Learning for Financial Analysis

Udemy > Cours de Finance > Python & Apprentissage Automatique pour l'Analyse Financière Libérez le potentiel de la programmation Python et de l'apprentissage automatique pour relever des défis réels en analyse financière. Ce cours complet sur Udemy est conçu pour développer vos compétences dans l'utilisation de Python, NumPy et pandas pour le.

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Complete A.I. & Machine Learning, Data Science Bootcamp

Plongez dans le monde de l'I.A. et du machine learning grâce à ce Bootcamp complet en Science des Données. Maîtrisez l'essentiel de l'analyse des données et du machine learning en utilisant Python, TensorFlow, et Pandas. Rejoignez notre cours, proposé par Udemy, et profitez d'informations d'experts sur l'apprentissage profond et la visualisat.

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TensorFlow for Deep Learning Bootcamp

Bootcamp TensorFlow pour l'apprentissage profond | Udemy Inscrivez-vous au Bootcamp TensorFlow pour l'apprentissage profond proposé par Udemy et améliorez vos compétences en intelligence artificielle, en apprentissage automatique et en apprentissage profond. Ce cours complet est conçu pour vous offrir une expérience pratique et des connaissances.

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Linear Regression and Logistic Regression using R Studio

Découvrez les concepts fondamentaux de la Régression Linéaire et de la Régression Logistique conçus pour les débutants dans R Studio. Ce cours offre une compréhension claire des distinctions entre Régression et Classification, vous dotant de compétences essentielles pour l'analyse et la visualisation des données. Proposé par Udemy, ce cours.

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TensorFlow: Machine Learning e Deep Learning com Python

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Deep Learning with TensorFlow (beginner to expert level)

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Microsoft Azure for AI and Machine Learning

Ce cours complet vous immerge dans les services d'IA et d'apprentissage automatique de Microsoft Azure, offrant une précieuse expérience pratique. Développez les compétences nécessaires pour configurer, gérer et résoudre les workflows d'IA et ML basés sur Azure. Le programme traite l'ensemble du cycle de vie ML sur Azure, depuis la préparatio.

Coursera

H2O ai Large Language Models (LLMs) - Level 3

Coursera

H2O ai Large Language Models (LLMs) - Level 1

Embarquez dans votre parcours avec les Modèles de Langage de Grande Taille (LLMs) grâce à notre cours de Niveau 1, conçu pour les novices ainsi que pour ceux ayant une certaine expérience en apprentissage automatique. Acquérez une compréhension approfondie des concepts et techniques critiques en modélisation du langage, sous la direction d'A.

Coursera

H2O Gen AI Ecosystem Overview - Level 1

Immergez-vous dans l'écosystème H2O GenAI avec le cours Aperçu de l'écosystème - Niveau 1. Ce cours complet vous introduit aux outils et techniques puissants de l'écosystème H2O GenAI, guidé par Andreea Turcu, Responsable de la Formation Globale chez H2O.ai, avec des conférences invitées par des experts de H2O.ai. Explorez les domaines clés s.

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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 !