Projets en apprentissage automatique: du débutant au professionnel – Téléchargez les cours Udemy gratuitement

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Un guide complet pour maîtriser les concepts d’apprentissage automatique et créer des solutions ML du monde réel

Ce que vous allez apprendre

  • Apprenez les concepts de base du Machine Learning
  • En savoir plus sur les différents types d’algorithmes d’apprentissage automatique
  • Créez des projets du monde réel à l’aide d’algorithmes d’apprentissage supervisé et non supervisé
  • Apprenez à mettre en œuvre des réseaux de neurones

Exigences

  • Une connaissance de base de Python est requise pour compiler et exécuter les exemples
  • Une connaissance de base des mathématiques est supposée

La description

Mise à jour: ce cours a été mis à jour pour inclure 9 projets qui vous donneront une expérience du monde réel avec différents concepts d’apprentissage automatique. Gardez un œil sur d’autres projets qui seront ajoutés à ce cours à l’avenir!

Si vous avez toujours voulu que les Jetsons soient réels, eh bien nous ne sommes pas si loin d’un avenir comme celui-là. Si vous avez déjà discuté avec des robots automatisés, vous avez certainement interagi avec l’apprentissage automatique. Des voitures autonomes aux robots d’IA, l’apprentissage automatique étend lentement sa portée et rend nos appareils plus intelligents.

L’intelligence artificielle est l’avenir des ordinateurs, où vos appareils pourront décider de ce qui vous convient. L’apprentissage automatique est au cœur d’une réalité futuriste où existent des servantes et des robots robots. L’apprentissage automatique comprend les algorithmes qui permettent aux ordinateurs de réfléchir et de répondre, ainsi que de manipuler les données en fonction du scénario qui leur est présenté.

Donc, si vous avez toujours voulu jouer un rôle dans le futur du développement technologique, alors voici votre chance de vous lancer avec le Machine Learning. Le machine learning étant complexe et difficile, nous avons conçu un cours pour vous aider à le décomposer en concepts plus simples et plus faciles à comprendre.

Ce cours couvre les concepts de base de l’apprentissage automatique qui sont cruciaux pour commencer à devenir développeur pour l’apprentissage automatique. Ce cours couvre tous les différents algorithmes nécessaires pour simuler le bon environnement pour votre ordinateur.

Le cours commencera au tout début et plongera directement dans l’apprentissage automatique, avant de décomposer les principes des concepts les plus importants. Cependant, le cours vous oblige à avoir une formation en mathématiques, car l’apprentissage automatique repose fortement sur des concepts mathématiques. Cela nécessite également que vous ayez une certaine expérience des principes Python qui sera nécessaire lorsque nous mettrons les algorithmes à tester dans des projets Python réels.

Le cours couvre un certain nombre d’algorithmes d’apprentissage automatique tels que l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé, l’apprentissage renforcé et même les réseaux de neurones. À partir de là, vous apprendrez à intégrer ces algorithmes dans des projets réels afin que vous puissiez voir comment ils fonctionnent en action! Mais ce n’est pas tout. En plus des quiz que vous trouverez à la fin de chaque section, le cours comprend également 6 nouveaux projets qui peuvent vous aider à découvrir la puissance du Machine Learning en utilisant des exemples du monde réel!

9 projets inclus dans ce cours:

  • Projet 1 – Prédiction d’examen du jeu de société – Dans ce projet, vous découvrirez comment effectuer une analyse de régression linéaire en prédisant les avis moyens sur un jeu de société de ce projet.
  • Projet 2 – Détection de fraude par carte de crédit – Dans ce projet, vous apprendrez à vous concentrer sur la détection des anomalies en utilisant des densités de probabilité pour détecter la fraude par carte de crédit.
  • Projet 3 – Clustering boursier – Apprenez à utiliser l’algorithme de clustering K-means pour trouver des entreprises associées en trouvant des corrélations entre les mouvements boursiers sur une période donnée.
  • Projet 4 – Premiers pas avec le traitement du langage naturel en Python – Ce projet se concentrera sur la méthodologie de traitement du langage naturel (PNL), comme la création de jetons de mots et de phrases, une partie de l’identification et du balisage de la parole et la segmentation des phrases.
  • Projet 5 – Obtention de performances à la pointe de la technologie sur les tâches de reconnaissance d’objets à l’aide du Deep Learning – Dans ce projet, utilisera l’ensemble de données de reconnaissance d’objets CIFAR-10 comme référence pour mettre en œuvre un réseau neuronal profond récemment publié.
  • Projet 6 – Super résolution d’image avec le SRCNN – Apprenez à mettre en œuvre et à utiliser une version Tensorflow du réseau neuronal convolutif à super résolution (SRCNN) pour améliorer la qualité d’image.
  • Projet 7 – Traitement du langage naturel: classification du texte – Dans ce projet, vous apprendrez une approche avancée du traitement du langage naturel en résolvant une tâche de classification de texte à l’aide de plusieurs algorithmes de classification.
  • Projet 8 – Clustering K-Means pour l’analyse d’image – Dans ce projet, vous apprendrez à utiliser le clustering K-Means dans une méthode d’apprentissage non supervisé pour analyser et classer des images 28 x 28 pixels de l’ensemble de données MNIST.
  • Projet 9 – Compression et visualisation des données à l’aide de l’analyse des composants principaux – Ce projet vous montrera comment compresser un jeu de données Iris dans un ensemble d’entités 2D et comment le visualiser à travers un tracé x-y normal en utilisant le clustering k-means.

Tout cela et bien plus encore est inclus dans ce cours. Alors qu’est-ce que tu attends?

Lancez-vous dans l’apprentissage automatique avec ce cours épique qui rend l’apprentissage automatique plus simple et facile à comprendre! Inscrivez-vous maintenant pour entrer dans le futur de la programmation.

Quel est le public cible?

  • Les étudiants qui aimeront comprendre et utiliser l’apprentissage automatique dans des projets du monde réel trouveront ce cours très utile

Créé par Eduonix Learning Solutions, Eduonix-Tech., Samy
Dernière mise à jour 10/2018
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