Cours sur l'apprentissage automatique

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XuetangX

智能时代下的创新创业实践

Pratiques d'innovation et d'entrepreneuriat à l'ère de l'intelligence Le cours « Innovation et entrepreneuriat à l'ère de l'intelligence » intègre l'expérience des disciplines informatiques et de l'éducation à l'innovation, visant à aider les apprenants à innover et entreprendre à l'ère de l'intelligence. Le contenu du cours es.

AWS Skill Builder

AWS Flash - Dar rienda suelta a la innovación: la revolución de la IA generativa (Español LATAM) | AWS Flash - Unleashing Innovation: The Generative AI Revolution (LATAM Spanish)

Découvrez comment l'intelligence artificielle générative transforme l'innovation créative au-delà de la simple nouveauté. Ce cours de base de 2 heures vous fournira une compréhension accessible de l'utilisation de cette technologie de manière collaborative et responsable pour stimuler l'innovation. Niveau du cours : débutant Durée : 2 heure.

AWS Skill Builder

Creación de inteligencia empresarial avanzada con Amazon QuickSight (parte 2) (Español LATAM) | Amazon QuickSight Advanced Business Intelligence Authoring (Part 2) (LATAM Spanish)

Ce cours fait partie d'une série en deux parties. Dans cette série, les étudiants apprendront à créer des expériences d'intelligence économique avec Amazon QuickSight. Dans ce deuxième cours, vous acquerrez des connaissances pratiques sur la création d'interactivité, y compris les filtres, les actions, la navigation et les feuilles. Vous.

AWS Skill Builder

Criação avançada de business intelligence no Amazon QuickSight (parte 2) (Português) | Amazon QuickSight Advanced Business Intelligence Authoring (Part 2) (Portuguese)

Ce cours fait partie d'une série en deux parties où les élèves maîtriseront la création d'expériences de business intelligence via Amazon QuickSight. Dans le second cours, vous acquerrez des compétences pratiques pour créer de l'interactivité, avec un accent sur les filtres, les actions, la navigation et les feuilles de calcul. Apprenez à pro.

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Accounting and auditing with artificial intelligence-Odoo 17

Découvrez comment l'intelligence artificielle peut transformer vos processus de comptabilité et d'audit avec notre cours complet, 'Comptabilité et Audit avec l'Intelligence Artificielle - Odoo 17'. Proposé par Udemy, ce cours explore l'intégration innovante de l'IA pour rationaliser le flux de travail, accroître l'efficacité et garantir la pré.

Udemy

Building Gen AI App 12+ Hands-on Projects with Gemini Pro

Cours d'Apprentissage Automatique Cours d'Informatique en Nuage Cours d'IA Générative Cours de LangChain Cours de Développement d'Applications Cours d'Entraînement de Modèles Cours d'Affinement Cours de Génération de Texte Embarquez pour un voyage pour maîtriser l'art de l'innovation en IA avec le cours complet d'Udemy, "Crée.

Noble Desktop

AI for Data Analytics

Déverrouillez le potentiel de l'intelligence artificielle dans l'analyse des données avec notre cours complet. Conçu pour les individus souhaitant améliorer leurs capacités d'analyse des données, ce cours offre des aperçus précieux sur les outils d'IA pour collecter, prétraiter, analyser et visualiser les données efficacement. Quel que soit vo.

Noble Desktop

Data Analytics Certificate

Embarquez pour un voyage visant à améliorer vos perspectives de carrière avec le Certificat d'Analyse des Données de Noble Desktop. Ce cours immersif vous dote des compétences essentielles nécessaires pour prospérer en tant qu'Analyste de Données ou Analyste d'Affaires. Plongez dans les domaines de l'analyse des données, de la visualisation et d.

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AI for Marketing

Développez la puissance de l'intelligence artificielle dans vos activités marketing avec notre cours approfondi offert par Noble Desktop. Plongez dans le monde des outils pilotés par l'IA et découvrez comment ils peuvent élever votre stratégie sur diverses plateformes. De l'amélioration de votre optimisation pour les moteurs de recherche (SEO.

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AI Foundations for Everyone

L'Intelligence Artificielle (IA) transforme les industries et influence notre quotidien. Cette spécialisation est conçue pour les individus de tous horizons, que vous soyez un expert en technologie ou un novice, en se concentrant sur l'impact et le potentiel de l'IA sur la société et les organisations. Aucune connaissance préalable en program.

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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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