Cours sur l'apprentissage automatique

1003 Cours

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

Introduction au Machine Learning : L'Art du Possible (Français) Ce cours numérique a été conçu pour aider les décideurs d'entreprise à comprendre les bases du machine learning (ML). Niveau du cours : fondamental Durée : 30 minutes Remarque : Ce cours dispose de transcriptions/sous-titres traduits. La narration est en anglais. Pour afficher l.
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Deep Learning Bootcamp with 5 Capstone Projects

Bootcamp de Deep Learning avec 5 Projets Capstone Inscrivez-vous à notre Bootcamp intensif de Deep Learning pour acquérir une connaissance approfondie des réseaux de neurones artificiels (ANN), des réseaux de neurones convolutifs (CNN), des réseaux de neurones récurrents (RNN) et des mémoires à long terme (LSTM). Ce cours offre une expérience pr.
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5 Courses - Master AWS, Analytics, Machine Learning, Bigdata

5 Cours - Maîtriser AWS, Analytics, Machine Learning, Bigdata | Udemy Embarquez pour un parcours d'apprentissage complet pour maîtriser AWS, Analytics, Machine Learning et Big Data. Ce pack de 5 cours, disponible sur Udemy, est conçu pour vous doter des compétences essentielles en Cloud Compute, Base de données, S.
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Complete iOS Machine Learning Masterclass

Masterclass Complète en Machine Learning pour iOS Le cours le plus complet sur le Machine Learning pour le développement iOS. Élevez vos compétences et maîtrisez l'art de créer des applications intelligentes en utilisant iOS Swift 4. Parfait pour ceux qui cherchent à exceller dans la création d'applications iOS innovantes et intelligente.
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Ensemble Machine Learning in Python: Random Forest, AdaBoost

Apprenez les méthodes ensemblistes puissantes en apprentissage automatique, y compris Random Forest, AdaBoost, Boosting, Bagging et Bootstrap avec ce cours pratique offert par Udemy. Conçu pour les passionnés de data science, ce cours vous guidera à travers les applications pratiques de ces techniques en utilisant Python. Commencez votre parcou.
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Machine Learning with Python from Scratch

Apprentissage Automatique avec Python à Partir de Zéro | Udemy Apprenez à maîtriser les algorithmes d'apprentissage automatique depuis le début, y compris les compétences essentielles en réseaux neuronaux en utilisant Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn et Scikit-Learn. Ce cours est proposé par Udemy et vous fournit les connais.
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Online Course Supplement: Practical Data Science with Amazon SageMaker

Complément de Cours en Ligne : Science des Données Pratique avec Amazon SageMaker L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique (IA/ML) deviennent courants. Dans ce cours, vous passerez une journée dans la vie d'un data scientist afin de pouvoir collaborer efficacement avec les data scientists et créer des applications intégrant le ML..
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Introducción a la inteligencia artificial generativa: el arte de lo posible (Español de España) | Introduction to Generative AI - Art of the Possible (Spanish from Spain)

Introduction à l'Intelligence Artificielle Générative : l'Art du Possible (Français) | Introduction to Generative AI - Art of the Possible (French) Le cours Introduction à l'intelligence artificielle générative : l'Art du Possible offre une introduction à l'intelligence artificielle générative, ses cas pratiques, ses risques et.
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Automated Machine Learning en Power BI Clasificación

Apprentissage Automatisé en Power BI Classification | Coursera Ce projet est un cours pratique et efficace pour apprendre tout ce que vous devez savoir sur la création et l'intégration de modèles de classification autoML dans Power BI. Non seulement vous apprendrez de manière pratique à générer et évaluer les modèles de classification autoML, m.
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duration 2-3 hours
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ML y Power BI para incrementar las ventas en Retail

Ce projet est un cours efficace pour apprendre à analyser les données de vente au détail et à identifier des modèles permettant de maximiser les ventes. Pour ce faire, vous apprendrez tout ce qu'il faut savoir sur les règles d'association et comment générer ces règles dans Power BI.
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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 !