Cours sur l'apprentissage automatique

1003 Cours

AWS Skill Builder

AWS Cloud Quest: Generative AI (Japanese) 日本語版

AWS Cloud Quest: Generative AI (Japanese) 日本語版 Rejoignez le programme AWS Cloud Quest: Generative AI en japonais et améliorez vos compétences dans une variété de services AWS. Amazon S3 AWS Lambda Amazon EC2 Amazon API Gateway Amazon CloudFront Amazon SageMaker Amazon DynamoDB AWS Cloud 9 Amazon OpenSearch Service Amazo.

Google Cloud Skills Boost

Responsible AI for Developers: Fairness & Bias

Titre du cours : IA Responsable pour les Développeurs : Équité & Biais Description : Ce cours introduit les concepts fondamentaux de l'IA responsable et les principes de base de l'IA. Les participants apprendront des techniques pratiques pour identifier et atténuer les problèmes d'équité et de biais dans l'IA/ML. Le programme comprend des méthodes.

Pluralsight

Gemini: Prompt Engineering for Data Professionals

Gémeaux: Ingénierie des Prompts pour les Professionnels des Données Gémeaux offre un soutien puissant pour les professionnels des données cherchant à accélérer leur analyse. Ce cours vous apprendra comment exploiter les capacités de Gémeaux pour rationaliser efficacement vos projets. La capacité à extraire rapidement des insights exploitables.

AWS Skill Builder

Developing Machine Learning Solutions (Portuguese)

Développement de solutions de Machine Learning (Français) Dans ce cours de machine learning, vous apprendrez sur le cycle de vie du machine learning et comment utiliser les services AWS à chaque étape. De plus, vous découvrirez les différentes sources de modèles de machine learning et apprendrez des techniques pour évaluer le.

LinkedIn Learning

Azure Machine Learning Development: 2 Learning ML Studio

Développement de l'apprentissage automatique Azure : Apprendre ML Studio Université : - Fournisseur : LinkedIn Learning Catégories : Cours d'Apprentissage Automatique, Cours Microsoft Azure, Cours d'Analyse de Données, Cours de Nettoyage de Données, Cours d'Évaluation de Modèles, Cours d'Entraînement de Modèles

Foundations of Machine Learning

Fondations de l'Apprentissage Automatique | Université | Fournisseur Découvrez les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique dans ce cours complet. Vous couvrirez des sujets essentiels, y compris la représentation des données, la construction de modèles, les réseaux de neurones et les processus d'apprentissage complexes qui.

Coursera

Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers

Principes Essentiels de l'Apprentissage Automatique pour les Décideurs d'Entreprise et Techniques | Coursera Dans ce cours, vous apprendrez les meilleures pratiques et recommandations pour l'apprentissage automatique (AA). Le cours explore comment planifier l'intégration de l'AA dans vos processus d'affaires, examine les exigences pour détermine.

Coursera

Developing Machine Learning Solutions

Dans ce cours de machine learning, vous apprendrez le cycle de vie du machine learning et comment utiliser les services AWS à chaque étape. De plus, vous découvrirez les sources diverses pour les modèles de machine learning et apprendrez des techniques pour évaluer leurs performances. Vous comprendrez également l'importance des opérations de ma.

Coursera

Essentials of Prompt Engineering

Coursera

Fine-tuning Language Models for Business Tasks

Affiner les Modèles de Langage pour les Tâches Commerciales Ce cours démystifie le concept de "l'affinage des modèles de langage" et ses applications critiques dans le monde des affaires. Dans le contexte de technologies d'IA en évolution rapide, comprendre comment affiner les modèles de langage (LLM) est essentiel pour que les entreprises reste.

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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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