L'apprentissage automatique est essentiellement un moyen pour nos programmes et applications d'apprendre à partir de différentes données transmises à notre application pour faire des prédictions, sur la base des informations reçues. Un excellent moyen d'utiliser l'apprentissage profond pour classer les images est de créer un réseau neuronal convolutif (CNN). La bibliothèque Keras en Python facilite la création d'un CNN. Il s'agit d'un cours en ligne gratuit qui vous présente Keras et vous apprendrez la différence entre TensorFlow et Keras. Un ensemble de données en apprentissage automatique est simplement un ensemble d'éléments de données qui peuvent être traités par un ordinateur comme une seule unité à des fins d'analyse et de prédiction. Cela signifie que les données collectées doivent être uniformisées et compréhensibles pour une machine qui ne voit pas les données de la même manière que les humains. Ce cours explique le fonctionnement d'un CNN et explique comment classer les images.

Vous allez ensuite apprendre à faire passer des valeurs à travers des couches convolutives et à effectuer tous les traitements nécessaires. Le matériel décrit comment créer votre CNN à l'aide de Keras. L'objectif de l'apprentissage automatique est d'imiter l'esprit humain. Il peut être utilisé pour identifier des objets ou des images, faire des prédictions et même analyser et identifier la parole. Ce cours vous apprend à créer une application capable de reconnaître l'écriture manuscrite à l'aide de Core ML. Il explique le processus d'importation de Core ML dans un projet afin de l'utiliser. Ce cours vous apprend à effectuer la reconnaissance de l'écriture manuscrite OCR (reconnaissance optique de caractères) à l'aide d'OpenCV, Keras et TensorFlow. Vous comprendrez le processus impliqué dans la réalisation d'une prédiction à l'aide de Core ML pour créer un gestionnaire de requêtes. Ce cours vous apprend à gérer le résultat fourni par Core ML et à utiliser le résultat pour passer d'un résultat à l'autre. Vous découvrirez ce qui est nécessaire pour déterminer le nombre que vous êtes en train de prédire.

Enfin, vous allez apprendre tout ce que vous devez savoir pour commencer à créer des applications plus intelligentes et vos propres modèles d'apprentissage automatique. Core ML constitue la base des frameworks et des fonctionnalités spécifiques à un domaine. Il prend en charge Vision pour l'analyse des images et le langage naturel pour le traitement du texte. Core ML prend également en charge la reconnaissance vocale pour convertir l'audio en texte et l'analyse du son pour identifier les sons dans l'audio. Ce cours vous présentera le Core Machine Learning, comment il fonctionne et comment l'utiliser correctement. Il vous donne des connaissances pratiques sur la manière d'intégrer correctement l'apprentissage automatique dans les applications iOS. Vous serez guidé sur la façon de créer une disposition de flux de vue de collection personnalisée dans l'interface utilisateur (interface utilisateur). Ce cours sera utile aux développeurs de sites Web et d'applications, ainsi qu'aux analystes numériques ou de données possédant des connaissances de base de l'environnement Python. Ce cours n'a pas été mis à jour avec l'utilisation de modèles d'IA générative, tels que ChatGPT