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Ce chapitre présentera l’apprentissage automatique et ses deux catégories principales : supervisé et non supervisé. Vous apprendrez ce qu’ils sont et comment ils sont utilisés. Vous apprendrez également comment l’apprentissage automatique est lié à l’intelligence artificielle. L’importance des données sera discutée et expliquée dans ce chapitre. Ce chapitre expliquera également la différence entre la classification et la régression pour l’apprentissage automatique.
Objectifs de la formation :
Les compétences:
Ce chapitre présente l'apprentissage automatique et ses deux principales catégories, l'apprentissage supervisé et non supervisé, y compris ce qu'ils sont et comment ils sont utilisés. Il explique également comment l'apprentissage automatique se rapporte à l'intelligence artificielle, l'importance des données et la différence entre la classification et la régression.
Les objectifs sont de comprendre ce qu'est l'apprentissage automatique et de comprendre la différence entre la classification et la régression.
Les leçons comprennent l'Introduction à JupyterLab, l'Apprentissage automatique et ses utilisations, l'Apprentissage automatique et l'Intelligence Artificielle, la Classification par rapport à la Régression, l'Importance des données et l'Apprentissage non supervisé par rapport à l'Apprentissage supervisé.
Il couvre l'apprentissage automatique, les algorithmes d'apprentissage automatique, les méthodes d'apprentissage automatique, l'apprentissage automatique automatisé, l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé.