Fondamentaux de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique : méthodes avancées de la science des données

Skillsoft issued completion badges are earned based on viewing the percentage required or receiving a passing score when assessment is required. En science des données, de nombreuses techniques statistiques et analytiques peuvent être utilisées pour obtenir des informations significatives à partir des données. Certaines méthodes avancées de science des données s'appuient sur d'autres méthodes fondamentales de science des données, telles que la fouille de textes. Dans ce cours, vous apprendrez les méthodes avancées de la science des données et leurs cas d'utilisation. Ce cours commence par une exploration des méthodes avancées d'apprentissage automatique (ML), telles que la fouille de textes et l'analyse de graphes, et de leurs utilisations. Vous découvrirez ensuite les processus de détection des anomalies et des nouveautés. Vous examinerez l'extraction des règles d'association et les réseaux neuronaux, y compris leurs cas d'utilisation dans différents secteurs d'activité. Vous vous concentrerez ensuite sur les défis courants rencontrés lors de l'apprentissage des modèles d'intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique, sur les compromis entre la complexité et l'interprétabilité des modèles, et sur le rôle du traitement automatique du langage naturel (NLP) dans l'analyse de texte. Enfin, vous étudierez le potentiel des techniques de vision par ordinateur et les applications de l'apprentissage par renforcement.