Cours sur l'apprentissage automatique

1003 Cours

Azure Machine Learning Development: 1 Basic Concepts

Êtes-vous intéressé par le développement de solutions avec Azure Machine Learning ? Ce cours offre une introduction claire et concise à l'apprentissage automatique et à la science des données. Apprenez les concepts fondamentaux et commencez votre parcours pour maîtriser Azure Machine Learning dès aujourd'hui. Fournisseur du cours : [Nom de l'U.

Advance Your Skills as an Apache Spark Specialist

Améliorez vos compétences en tant que spécialiste Apache Spark Apache Spark est l'un des outils à la croissance la plus rapide en science des données, grâce à ses capacités de streaming, de vitesse et de scalabilité. En particulier, la bibliothèque d'apprentissage automatique Spark MLlib devient rapidement incontournable pour ceux qui travaille.

Machine Learning and AI Foundations: Producing Explainable AI (XAI) and Interpretable Machine Learning Solutions

Les Fondements de l'Apprentissage Machine et de l'IA : Produire de l'IA Explicable (XAI) et des Solutions d'Apprentissage Machine Interprétables Déverrouillez le potentiel de l'IA avec notre cours spécialisé sur Les Fondements de l'Apprentissage Machine et de l'IA : Produire de l'IA Explicable (XAI) et des Solutions d'Apprentissage Machine Inter.

Apache Spark Essential Training

Formation Essentielle Apache Spark Formation Essentielle Apache Spark Maîtrisez Spark et découvrez comment exploiter cette plateforme puissante pour travailler de manière efficace et efficiente avec les big data. Catégories : Cours d'Apprentissage Automatique, Cours de Big Data, Cours d'Analyse de Données, Cours Apache Spark

Python pour le Deep Learning & le Machine Learning: A à Z

Python pour le Deep Learning & le Machine Learning: A à Z Plongez dans l'univers fascinant du Machine Learning avec notre cours complet Python pour le Deep Learning & le Machine Learning: A à Z. Ce programme détaillé vous guidera à travers les bases et les avancées nécessaires pour maîtriser l'intelligence artificielle, les outils TensorFlow, et.

Coursera

GenAI for Everyone

GenAI pour Tous Ce cours offre un parcours fondamental dans le monde de l'Intelligence Artificielle Générative (GenAI), posant les bases d'un chemin d'apprentissage complet qui aborde les applications nuancées et spécifiques à chaque rôle de l'IA. Conçu pour équiper les apprenants de connaissances essentielles sur la GenAI, ce cours.

Coursera

Intro to Dall-E and GPT Vision

Introduction à Dall-E et GPT Vision Ce cours vous apprend à générer et manipuler des images de haute qualité avec le modèle texte-image Dall-E d'OpenAI. Vous découvrirez ensuite comment tirer le meilleur parti du modèle en utilisant l'API d'OpenAI. Enfin, vous intégrerez GPT-4 avec Vision dans vos applications alimentées par l'IA pour effectu.

Biodiversity Explorations with Machine Learning Study Group Sessions - Wolfram U

Explorations de la Biodiversité avec Sessions de Groupe d'Étude sur l'Apprentissage Automatique - Wolfram U Résumé Apprenez à appliquer des techniques d'apprentissage automatique et des fonctions du langage Wolfram aux données de biodiversité. Ces sessions de groupe d'étude commencent par vous initier aux fonctions d'accès aux données de biodive.

edX

Vision artificielle et exploitation intelligente des ressources naturelles

Vision artificielle et exploitation intelligente des ressources naturelles Bienvenue au cours VIARENA, «Vision artificielle et exploitation intelligente des ressources naturelles». La vision artificielle est l'art et la science de rendre les ordinateurs capables d'interpréter intelligemment des images. Il existe une multitude d'applications de la.

Udemy

Learn Machine Learning Course with Python A to Z

Apprendre le cours d'apprentissage automatique avec Python de A à Z Titre du cours : Apprendre le cours d'apprentissage automatique avec Python de A à Z Description : Acquérez une solide compréhension des concepts, algorithmes et applications de l'apprentissage automatique dans divers domaines. Ce cours complet offert par Udemy vous dote des com.

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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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