Cours sur l'apprentissage automatique

1003 Cours

2022 Complete Data Structures: Data Structures With Python

Embarquez dans un voyage complet à travers les structures de données avec le cours 2022 Structures de Données Complètes : Structures de Données avec Python. Parfait pour les débutants absolus et les développeurs expérimentés, ce cours vous guidera à travers les bases de Python et la mise en œuvre de diverses structures de données, améliorant v.

Her Seviyeye Uygun Uçtan Uca Veri Bilimi, Knime ile

Formation d'introduction aux sujets de la science des données, de l'intelligence artificielle, du big data et de l'analyse de données, qui sont parmi les compétences les plus recherchées. Catégories : Cours d'intelligence artificielle Cours de machine learning Cours d'analyse de données.

Google Cloud Digital Leader Training 日本語版

Formation Google Cloud Digital Leader en Français La formation Cloud Digital Leader est composée de quatre cours conçus pour améliorer les compétences des professionnels individuels ou des équipes entières sur la littératie cloud, les cas d'utilisation commerciaux généraux, les solutions cloud et les fonctionnalités des produits phares de Google.

Create Voice Controlled AR Apps 1: Build a Car Showcase Application

Créer des Applications AR Contrôlées par la Voix 1 : Construire une Application de Présentation de Voiture Suivez ce cours basé sur un projet et apprenez à créer des applications de réalité augmentée (AR) immersives, commercialement viables et contrôlables par commandes vocales, en utilisant Vuforia et Unity.

Become a Machine Learning Specialist

Êtes-vous prêt à vous plonger plus profondément dans la maîtrise des concepts et techniques impliqués dans l'apprentissage automatique ? Ce parcours d'apprentissage montre comment fonctionnent les algorithmes d'apprentissage automatique et comment les concevoir vous-même. Il y a beaucoup à apprendre dans ce domaine en pleine expansion (et très.

Machine Learning & AI Foundations: Linear Regression

Fondations de l'apprentissage automatique et de l'IA : Régression linéaire Développez vos compétences en science des données en apprenant à utiliser les concepts de la régression linéaire pour résoudre des problèmes réels. Catégories : Cours d'Intelligence Artificielle, Cours de Machine Learning, Cours de Science des Données, Cours de Régression.

Building a Recommendation System with Python Machine Learning & AI

Découvrez comment utiliser Python pour développer des programmes capables de faire des recommandations. Ce cours pratique explore différents types de systèmes de recommandation et montre comment construire chacun d'eux. Catégories : Cours d'Intelligence Artificielle, Cours Python, Cours d'Apprentissage Automatique, Cours de Programmation, Cou.

Digital Transformation Tips

Conseils pour la transformation numérique Apprenez comment mieux soutenir les efforts de transformation numérique de votre entreprise. Obtenez des conseils exploitables pour tirer parti de la technologie et planifier le succès. Catégories : Cours sur l'intelligence artificielle Cours sur l'apprentissage automatique Cours sur le Big Data.

Machine Learning and AI Foundations: Causal Inference and Modeling

Fondations de l'Apprentissage Automatique et de l'IA : Inférence Causale et Modélisation Inscrivez-vous à notre cours complet, "Fondations de l'Apprentissage Automatique et de l'IA : Inférence Causale et Modélisation," et plongez dans les techniques de modélisation et les conceptions expérimentales essentielles pour établir l'i.

DJ Patil: Ask Me Anything

DJ Patil : Posez-moi vos questions Rejoignez l'ancien data scientist en chef des États-Unis DJ Patil alors qu'il répond aux questions posées par les membres de LinkedIn. Les sujets vont de la sécurité des données à l'avenir de la science des données. Catégories : Cours d'Intelligence Artificielle Cours d'Apprentissage Automatique Cours d.

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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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