Essayer de configurer votre propre environnement Python pour l'apprentissage automatique peut être intimidant. Si vous n'avez jamais configuré quelque chose comme ça auparavant, vous pourriez passer des heures à manipuler différentes commandes pour essayer de le faire fonctionner. Ce cours en ligne gratuit axé sur la création d'un modèle de haute précision avec Core Machine Learning vous présente les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique moderne. Nous expliquerons l'apprentissage automatique et présenterons quelques exemples ainsi que les utilisations de l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique (ML) est l'étude d'algorithmes informatiques qui s'améliorent automatiquement grâce à l'expérience et aux données. Vous en apprendrez davantage sur le processus d'apprentissage automatique. Jupyter est un outil Web interactif gratuit et open source. Il s'agit d'un bloc-notes informatique que les chercheurs peuvent utiliser pour combiner le code logiciel, les résultats informatiques et les ressources multimédia dans un seul document. Nous vous fournirons un guide étape par étape sur la façon d'installer un ordinateur portable Jupyter.

Nous allons également vous montrer comment faire passer des valeurs à travers des couches convolutives et tout le traitement cool dont vous avez besoin. Vous allez apprendre à créer votre réseau neuronal convolutif à l'aide de Keras. L'objectif de l'apprentissage automatique est d'imiter l'esprit humain. Par exemple, vous pouvez l'appliquer pour identifier des objets ou des images, faire des prédictions et même analyser et identifier la parole. Ce cours vous montrera comment créer une application capable de reconnaître l'écriture manuscrite à l'aide de CoreML, un framework d'apprentissage automatique introduit par Apple. Il décrit le processus d'importation du modèle dans un projet pour l'utiliser. Nous fournirons des instructions pour effectuer la reconnaissance de l'écriture manuscrite OCR à l'aide d'OpenCV, Keras et TensorFlow. Nous expliquerons également le processus de prédiction à l'aide d'un module CoreML pour créer un gestionnaire de requêtes. Vous allez apprendre à gérer le résultat donné par CoreML et à l'utiliser pour passer d'un résultat à l'autre. De plus, vous apprendrez ce qui est nécessaire pour déterminer le nombre que vous prédisez

Enfin, ce cours vous apprendra à importer le jeu de données Iris dans un fichier Python à l'aide de Scikit-learn. Vous apprendrez à préparer et à organiser les données et à les charger correctement dans un modèle. Nous aborderons tout ce que vous devez savoir pour commencer à créer des applications plus intelligentes et vos propres modèles de machine learning. CoreML constitue la base des frameworks et des fonctionnalités spécifiques à un domaine. Ce framework d'apprentissage automatique prend en charge Vision pour l'analyse des images et le langage naturel pour le traitement du texte. Il 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 donne des connaissances pratiques sur la manière d'intégrer correctement l'apprentissage automatique dans les applications iOS. Ce cours bénéficiera de manière significative aux développeurs de sites Web et d'applications, aux analystes de données et à toute personne souhaitant acquérir des connaissances de base sur l'environnement Python. Inscrivez-vous et lancez-vous dès maintenant ! Ce cours n'a pas été mis à jour avec l'utilisation de modèles d'IA générative, tels que ChatGPT