Ce cours en trois modules présente l'apprentissage automatique et la science des données à tous ceux qui ont une compréhension fondamentale des modèles d'apprentissage automatique. Vous découvrirez l'histoire de l'apprentissage automatique, les applications de l'apprentissage automatique, le cycle de vie des modèles d'apprentissage automatique et les outils d'apprentissage automatique. Vous apprendrez également ce qu'est l'apprentissage supervisé ou non supervisé, la classification, la régression, l'évaluation des modèles d'apprentissage automatique, etc. Nos laboratoires vous donnent une expérience pratique de ces concepts d'apprentissage automatique et de science des données. Vous développerez des compétences concrètes en apprentissage automatique et créerez un projet final démontrant vos compétences.
Introduction à l'apprentissage automatique pour tous
Instructeurs : Aije Egwaikhide
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Inclus avec 
(244 avis)
Ce que vous apprendrez
Comparez et opposez l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.
Expliquer le cycle de développement des modèles d'apprentissage automatique
Différencier l'apprentissage automatique supervisé de l'apprentissage automatique non supervisé
Évaluer les modèles de classification à l'aide de mesures telles que l'exactitude, les matrices de confusion, la précision et le rappel
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Intelligence artificielle (IA)
- Catégorie : Apprentissage par renforcement
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Deep learning
- Catégorie : Cycle de vie du modèle d'apprentissage automatique
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Il y a 3 modules dans ce cours
Bienvenue dans le monde de l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle (IA) et de l'informatique qui se concentre sur l'utilisation de données et d'algorithmes pour imiter la façon dont les humains apprennent, en améliorant progressivement leur précision. L'apprentissage automatique est une composante importante du domaine en pleine expansion de la science des données. À l'aide de méthodes statistiques, les algorithmes sont entraînés à faire des classifications ou des prédictions, ce qui permet de découvrir des informations clés dans le cadre de projets d'exploration de données. Ces informations conduisent ensuite à la prise de décision au sein des applications et des entreprises, ce qui a idéalement un impact sur les indicateurs de croissance clés. Le Big Data continuant à se développer, la demande du marché en scientifiques des données va augmenter, car ils devront aider à identifier les questions commerciales les plus pertinentes et, par la suite, les données permettant d'y répondre. Dans ce module, vous explorerez certains des concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique. Vous apprendrez à faire la différence entre l'IA, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. En outre, vous explorerez l'importance et les exigences de chaque processus dans le cycle de vie d'un produit d'apprentissage automatique.
Inclus
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L'apprentissage automatique est un sujet d'actualité et tout le monde essaie de comprendre de quoi il s'agit. La quantité d'informations disponibles sur l'apprentissage automatique peut rapidement vous submerger. Dans ce module, vous explorerez les sujets les plus importants de l'apprentissage automatique que vous devez connaître. Vous vous plongerez dans l'apprentissage supervisé et non supervisé, la classification, l'apprentissage profond et l'apprentissage par renforcement, ainsi que la régression. En outre, vous apprendrez à évaluer un modèle d'apprentissage automatique.
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Révisé le 23 sept. 2024
Excellent. Teaching techniques are unique. Keep it UP....
Révisé le 12 juin 2022
Very informative and for someone who just knows the word "Machine Learning", this was a good learning curve in getting to know about it
Révisé le 22 juin 2023
An essential introduction to the world of Machine Learning with a very insightful Honors project at the end!
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