Cours sur l'apprentissage automatique

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Deep-Dive into Tensorflow Activation Functions

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Deep Learning with TensorFlow 2.0

Apprentissage Profond avec TensorFlow 2.0 Embarquez pour un voyage transformateur dans le domaine de l'apprentissage profond en tirant parti de TensorFlow 2.0. Ce cours est conçu pour vous équiper des compétences nécessaires pour construire des algorithmes d'apprentissage profond de pointe, plonger dans les subtilités des r.

Machine Learning for Apps

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Data Engineering und Data Science – Klarheit in den Schlagwort-Dschungel

Ingénierie des Données et Data Science – Clarité dans la Jungle des Mots-clés Les mots-clés Intelligence Artificielle, Data Science, Ingénierie des Données et Big Data dominent depuis quelques années non seulement les titres de l'IT. Dans notre cours, nous voulons remplir ces mots de contenu essentiel et retracer les étapes typiques de travail d'u.

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From Data to Insights with Google Cloud 日本語版

De la Donnée aux Insights avec Google Cloud Si vous souhaitez apprendre à interroger et traiter des pétaoctets de données en quelques secondes ou à automatiser la scalabilité en analyse de données, ce cours est fait pour vous. Dans ce cours, vous allez explorer des scénarios interactifs et des exercices pratiques sur le data mining, la.

Coursera  Specialization

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Deep learning Preparation Course in Arabic Part 1 : Python

Cours de Préparation à l'Apprentissage Profond en Arabe Partie 1: Python | Udemy Inscrivez-vous au Cours de Préparation à l'Apprentissage Profond en Arabe Partie 1: Python pour maîtriser Python et commencer votre parcours en apprentissage automatique. Soyez une machine d'apprentissage avec notre cours proposé par Udemy. Ce cours vous four.

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Developing AI Models in Microsoft Azure

Développer des Modèles d'IA dans Microsoft Azure L'IA n'est plus de la science-fiction ni le domaine exclusif des scientifiques. Dans ce cours, vous explorerez comment former et déployer des modèles d'IA personnalisés en utilisant le service Azure Machine Learning de Microsoft. L'IA est partout autour de nous, et elle n'est.

Building Your First Machine Learning Solution

Construire Votre Première Solution d'Apprentissage Automatique L'apprentissage automatique est passionnant et peut sembler plus compliqué qu'il ne l'est réellement. Ce cours vous donne la théorie et la pratique nécessaires pour comprendre le fonctionnement de l'apprentissage automatique en construisant une solution pratique. L'apprenti.

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Machine Learning and AI Foundations: Classification Modeling

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Collection Is Not Detection and Other Rules for Modernising Sec Ops

La collecte n'est pas une détection et autres règles pour moderniser les opérations de sécurité Dans cette conférence perspicace, Sarah Young se penchera sur le paysage évolutif des opérations de sécurité, en soulignant le passage des environnements sur site aux environnements cloud. Découvrez comment améliorer vos opérations de sécurité dans.

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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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