Cours sur l'apprentissage automatique

1335 Cours

Machine Learning Algorithms: Supervised Learning Tip to Tail

Titre : Algorithmes d'apprentissage automatique : de bout en bout en apprentissage supervisé Description : Plongez au cœur du monde de l'apprentissage automatique supervisé avec notre cours complet. Commençant par les bases, ce cours équipe les apprenants avec les connaissances nécessaires pour comprendre et mettre en œuvre les principales techniqu.
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provider Coursera
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duration 9-10 hours
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Machine Learning Introduction for Everyone

Introduction à l'apprentissage automatique pour tous est un cours complet en trois modules disponible sur Coursera, conçu pour initier les apprenants aux fondamentaux de l'apprentissage automatique et de la science des données. Ce cours convient parfaitement aux individus cherchant à comprendre les modèles et les applications essentiels de l'appren.
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provider Coursera
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duration 7-8 hours
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Introduction to Applied Machine Learning

Titre : Introduction à l'apprentissage machine appliqué Description : Rejoignez ce cours complet conçu pour les professionnels désireux d'intégrer l'apprentissage machine à l'analyse de données et à l'automatisation dans divers secteurs, notamment la finance, la médecine, l'ingénierie et le business. 'Introduction à l'Apprentissage Machine Appliqué.
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provider Coursera
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duration 6-7 hours
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NLP Modelos y Algoritmos

Cours de NLP : Modèles et Algorithmes Dispensé par l'Université de Manchester et disponible sur Coursera, ce cours est conçu pour te fournir une compréhension approfondie des algorithmes de Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN ou NLP en anglais). Au cours de ce programme, tu exploreras et appliqueras les derniers algorithmes les plus pop.
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provider Coursera
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duration 11 hours
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Elaborazione del linguaggio naturale

Explorez le domaine fascinant du Traitement Automatique des Langues avec le cours complet proposé par l'École des Hautes Études Économiques et fourni par Federica. Ce cours offre un aperçu détaillé des technologies utilisées dans le traitement automatique des langues écrites et parlées, avec un accent particulier sur les technologies de dialogue ho.
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provider Federica
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duration 8 weeks
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Fundamentos de IA Aplicados ao CRM

Bienvenue dans le cours "Fundamentos de IA Aplicados ao CRM" proposé par l'Université de Californie, Berkeley via Coursera. Ce cours est fondamental pour comprendre comment la prise de décision basée sur les données devient de plus en plus essentielle dans la progression de la nouvelle économie. Les entreprises qui tirent parti du CRM en utilisant.
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provider Coursera
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duration 26 hours
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Fundamentos de Inteligência Artifical em Marketing

Bienvenue dans le cours « Les fondamentaux de l'intelligence artificielle en marketing ». Ce cours transformateur est crucial alors que les entreprises réévaluent leurs stratégies pour répondre aux besoins de leurs clients et à la manière dont les clients interagissent avec leurs services et offres via les appareils mobiles, l'internet des objets o.
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provider Coursera
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duration 28 hours
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Optimize ML Models and Deploy Human-in-the-Loop Pipelines

Découvrez comment améliorer l'efficacité de vos modèles d'apprentissage automatique avec le troisième volet de la Spécialisation en science des données pratiques sur Coursera. Ce cours se concentre sur l'optimisation des flux de travail en apprentissage automatique à travers l'amélioration de la performance, la réduction des coûts, et l'intégration.
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provider Coursera
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duration 11 hours
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Introduction to Artificial Intelligence (Traditional Chinese)

Explorez les mystères de l'intelligence artificielle avec ce cours d'introduction aux bases de l'IA (intelligence artificielle). Ce cours abordera les concepts fondamentaux et l'importance de l'IA, y compris les connaissances de base telles que l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond - qui sont des parties intégrantes de l'IA. Il mon.
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Introduction to Artificial Intelligence (Korean)

Ce cours est une introduction à l'intelligence artificielle (IA), visant à comprendre les concepts de base et l'importance de l'IA, ainsi qu'à découvrir ses sous-catégories, telles que l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. Il explique également comment Amazon intègre l'IA dans ses produits, à travers des études de cas. Des sous-ti.
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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 !