Cours sur l'apprentissage automatique

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Data Science for Professionals

Science des Données pour les Professionnels La science des données est devenue indispensable dans de nombreux secteurs, favorisant la prise de décision éclairée et la découverte d'informations précieuses à partir des données. Ce cours est conçu pour les professionnels qui cherchent à utiliser des techniques et des outils de science des données a.

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Get Ready for Generative AI

Préparez-vous pour l'IA Générative Titre du cours : Préparez-vous pour l'IA Générative Description : Plongez dans le monde de l'IA générative avec ce cours instructif. Apprenez les concepts fondamentaux, explorez de nouvelles capacités et comprenez les problèmes émergents dans le domaine de l'intelligence artificielle..

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AI Engineering Essentials: Navigating the Tech Revolution

Essentiels de l'ingénierie IA : Naviguer dans la révolution technologique | LinkedIn Learning Embarquez pour un voyage afin de maîtriser l'ingénierie de l'IA avec Essentiels de l'ingénierie IA : Naviguer dans la révolution technologique animé par LinkedIn Learning. Ce cours fournit des connaissances essentielles et des compétences techniques c.

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LinkedIn AI Academy AI-100: 3 Scaling AI at LinkedIn

LinkedIn AI Academy AI-100 : 3 Échelle de l'IA chez LinkedIn Découvrez les fondements des applications de l'IA et leur processus de mise à l'échelle chez LinkedIn en rejoignant la troisième partie de la série LinkedIn AI Academy AI-100. Ce cours, proposé par LinkedIn Learning, explore les techniques essentielles de l'IA et leur mise en œuvre. Un.

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Machine Learning and AI Foundations: Prediction, Causation, and Statistical Inference

Apprentissage Automatique et Fondations de l'IA : Prédiction, Causalité et Inférence Statistique Améliorez votre compréhension de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle avec ce cours fondamental sur la prédiction, la causalité et l'inférence statistique. Idéal pour les professionnels du domaine, ce cours offre des insight.

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GPT-4: The New GPT Release and What You Need to Know

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Practical GitHub Copilot

GitHub Copilot Pratique | LinkedIn Learning Titre du cours : GitHub Copilot Pratique Description : Plongez dans un cours avancé et pratique dédié aux applications pratiques de GitHub Copilot. Améliorez vos compétences en intelligence artificielle, apprentissage automatique, développement de logiciels et génération de code. Universi.

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Leading with a Digital Mindset in the Age of AI

Diriger avec une Mentalité Numérique à l'Ère de l'IA Découvrez comment devenir un leader de personnes possédant une expertise numérique à l'Ère de l'IA. Université: Fournisseur: LinkedIn Learning Catégories: Cours d'Intelligence Artificielle Cours d'Apprentissage Automatique Cours de Transformation Numérique Cours de Gestion du Chang.

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Generative AI and Predictive AI in the Cloud: Foundational Concepts and Scenarios

IA Générative et IA Prédictive dans le Cloud : Concepts Fondamentaux et Scénarios Découvrez ce cours facile à comprendre pour les débutants qui enseigne les bases de l'IA générative et de l'IA prédictive, ainsi que leurs relations avec l'informatique en cloud. Fournisseur : LinkedIn Learning Catégories : Cours d'Intelligence Artificielle, Cou.

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Using Microsoft SharePoint Syntex for AI Document Management

Utiliser Microsoft SharePoint Syntex pour la gestion de documents avec IA Apprenez à construire un système de reconnaissance de documents alimenté par l'IA en utilisant Microsoft SharePoint Syntex. Ce cours est proposé par LinkedIn Learning et est classé sous Cours d'Intelligence Artificielle, Cours d'Apprentissage Automatique, Cours Mic.

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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 !