Cours sur l'apprentissage automatique

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LinkedIn Learning

Prepare for the Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900) Certification

Préparez-vous à la certification Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900) L'examen Azure AI Fundamentals mesure votre compréhension des fondamentaux de l'IA, des services Azure AI, des modèles d'apprentissage automatique, de la préparation et du traitement des données, ainsi que des meilleures pratiques en matière d'IA. Les cours de ce parcours d.

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Develop Your Skills with the OpenAI API

Développez vos compétences avec l'API OpenAI La popularité des puissants modèles d'apprentissage automatique d'OpenAI permet aux développeurs de créer des applications incroyables alimentées par l'IA. L'API OpenAI sert de pont vers ces modèles puissants. À travers ce parcours d'apprentissage, les développeurs peuvent explorer les capacités de l'.

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Develop with Python for AI and Machine Learning

Développez avec Python pour l'IA et l'apprentissage automatique

AWS Skill Builder

AWS SimuLearn: TensorFlow and Computer Vision

AWS SimuLearn : TensorFlow et Vision par Ordinateur AWS SimuLearn est une expérience d'apprentissage en ligne qui associe des simulations pilotées par l'IA générative à une pratique pratique pour aider les individus à apprendre à traduire les problèmes commerciaux en solutions techniques grâce à la simulation de dialogue entre un client et un pr.

AWS Skill Builder

AWS SimuLearn: Set Up an ML Environment

AWS SimuLearn est une expérience d'apprentissage en ligne qui associe des simulations alimentées par IA générative avec une pratique pratique pour aider les individus à apprendre comment traduire des problèmes commerciaux en solutions techniques grâce à la simulation d'un dialogue entre un client et un professionnel de la technologie. AWS SimuLearn.

Pluralsight

Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency

IA Responsable pour les Développeurs : Interprétabilité & Transparence Ce cours, IA Responsable pour les Développeurs : Interprétabilité & Transparence, introduit les concepts clés de l'interprétabilité et de la transparence de l'IA, en soulignant leur importance pour les développeurs et les ingénieurs. Proposé par Pluralsight, il explore des mé.

Pluralsight

Introduction to Azure AI Services

Introduction aux services Azure AI Les services Azure AI vous permettent de créer des applications d'entreprise intelligentes qui s'intègrent à vos flux de travail et technologies existants. Dans ce cours, "Introduction aux services Azure AI", vous explorerez les divers services d'IA disponibles sur la plateforme Azure et comprendrez comment les.

Pluralsight

Image Analysis and OCR with Azure AI Vision

Analyse d'Images et OCR avec Azure AI Vision Comprendre et exploiter les capacités avancées de l'IA peut être difficile, surtout pour les débutants. Dans ce cours, Analyse d'Images et OCR avec Azure AI Vision, vous apprendrez à utiliser efficacement les services cognitifs Azure pour diverses tâches liées à la vision. Tout d'abord, vous explore.

Pluralsight

Responsible AI for Developers: Fairness & Bias

IA responsable pour les développeurs : Équité et Biais Ce cours vous introduit aux concepts essentiels de l'IA responsable et aux principes fondamentaux de l'IA. Plongez dans des techniques pratiques pour identifier l'équité et dévoiler les biais dans les pratiques IA/ML. Apprenez à atténuer ces biais de manière efficace. Explorez un éventail.

Complete Machine Learning and Data Science: Zero to Mastery

Apprentissage Automatique et Science des Données: De Zéro à Maîtrise Apprenez l'Apprentissage Automatique (Intelligence Artificielle), Python, Science des Données, Analyse des Données, Tensorflow, Pandas et plus. Tout en utilisant les dernières technologies en IA! Catégories : Cours d'Intelligence Artificielle, Cours de Pyt.

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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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