Description du cours
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 :
- Comprendre ce qu’est l’apprentissage automatique
- Comprendre la différence entre la classification et la régression
Les compétences:
- Découvrir la différence entre les approches d’apprentissage automatique supervisées et non supervisées
- Apprendre quand l’apprentissage supervisé ou non supervisé est nécessaire/utile
Ce que vous allez apprendre
- Comprendre ce qu'est l'apprentissage automatique et comment il est utilisé
- Distinguer l'apprentissage supervisé de l'apprentissage non supervisé
- Expliquer la différence entre la classification et la régression
- Décrire comment l'apprentissage automatique se rapporte à l'intelligence artificielle
- Reconnaître l'importance des données dans l'apprentissage automatique
- Démarrer avec JupyterLab pour les travaux d'apprentissage automatique
Points clés à retenir
- L'apprentissage automatique a deux catégories principales : l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé.
- L'apprentissage automatique est lié à l'intelligence artificielle.
- Les données sont importantes pour l'apprentissage automatique et ses applications.
- La classification et la régression sont différentes approches utilisées dans l'apprentissage automatique.
- Le chapitre présente ce qu'est l'apprentissage automatique et comment il est utilisé.
Foire aux questions
Que couvre ce cours ?
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.
Quels sont les objectifs d'apprentissage de ce cours ?
Les objectifs sont de comprendre ce qu'est l'apprentissage automatique et de comprendre la différence entre la classification et la régression.
Quels sujets sont inclus dans les leçons ?
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.
Quelles compétences ce cours aide-t-il à développer ?
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.
