Apprentissage automatique et techniques avancées d'IA

Vous êtes-vous déjà demandé comment Amazon ou Netflix savent exactement quel produit ou quelle émission vous recommander ? La réponse réside dans l'adoption de l'apprentissage automatique (ML) dans les entreprises. Dans ce cours, nous explorerons, à l'aide d'exemples concrets, les différentes applications de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond dans différents types d'entreprises

Nous commencerons par une introduction à l'apprentissage automatique, au cours de laquelle vous explorerez les différents types d'apprentissage automatique, les utilisations d'ensembles de données étiquetés et non étiquetés et les principaux algorithmes qui sous-tendent les modèles d'apprentissage automatique. À l'aide d'exemples issus de la santé, de la finance, du marketing, etc., vous découvrirez l'importance de sélectionner le bon algorithme en fonction du problème spécifique et des caractéristiques de l'ensemble de données.

Nous vous présenterons ensuite l'apprentissage en profondeur, au cours duquel vous explorerez l'architecture des réseaux de neurones et découvrirez comment les neurones, les couches et les fonctions d'activation fonctionnent ensemble pour créer de puissants modèles capables de résoudre des tâches complexes. Vous découvrirez les utilisations spécifiques des réseaux de neurones convolutifs (CNN) et des réseaux de neurones récurrents (RNN), les défis qu'ils présentent et la manière de les relever. Vous explorerez des méthodes permettant d'entraîner des modèles afin d'éviter le surajustement et d'optimiser les techniques visant à améliorer les performances des modèles. La condition préalable pour suivre ce cours est de suivre le cours précédent de cette série, « Introduction à l'IA en entreprise ». Inscrivez-vous dès maintenant et lancez-vous dans un parcours d'apprentissage pour exploiter le potentiel de transformation de