L'apprentissage automatique est au cœur de l'intelligence artificielle, et de nombreux services et applications modernes dépendent de modèles d'apprentissage automatique prédictifs. La formation d'un modèle d'apprentissage automatique est un processus itératif qui nécessite du temps et des ressources informatiques. L'apprentissage automatique peut faciliter ce processus. Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser Azure Machine Learning pour créer et publier des modèles sans écrire de code. Ce cours vous aidera à préparer l'examen AI-900 : Microsoft Azure AI Fundamentals. Il s'agit du deuxième cours d'un programme de cinq cours qui vous prépare à l'examen de certification AI-900. Ce cours vous enseigne les concepts et les compétences de base qui sont évalués dans les domaines de l'examen AI fundamentals. Ce cours pour débutants s'adresse aux informaticiens qui commencent à travailler avec Microsoft Azure et qui souhaitent découvrir les offres de Microsoft Azure et acquérir une expérience pratique du produit. Microsoft Azure AI Fundamentals peut être utilisé pour se préparer à d'autres certifications Azure basées sur les rôles, comme Microsoft Azure Data Scientist Associate ou Microsoft Azure AI Engineer Associate, mais il ne s'agit pas d'un prérequis pour l'une d'entre elles. Ce cours s'adresse à des candidats ayant une formation technique ou non. Une expérience en science des données et en ingénierie logicielle n'est pas requise ; cependant, des connaissances ou une expérience en programmation générale seraient bénéfiques. Pour réussir ce cours, vous devez avoir des connaissances de base en informatique et maîtriser l'anglais. Vous devez être familiarisé avec les concepts et la terminologie informatiques de base, les concepts technologiques généraux, y compris les concepts d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle.

Microsoft Azure Machine Learning (en anglais)
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Microsoft Azure Machine Learning (en anglais)
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Ce que vous apprendrez
Comment décrire les capacités de l'apprentissage automatique sans code avec Azure Machine Learning Studio ?
Comment identifier les tâches essentielles dans la création d'une solution d'apprentissage automatique ?
Comment décrire les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique
Comment identifier les types d'apprentissage automatique les plus courants
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
- Catégorie : Modèle de formation
- Catégorie : Apprentissage supervisé
- Catégorie : Logiciel d'apprentissage automatique
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Intelligence artificielle
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Modélisation prédictive
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Déploiement du modèle
- Catégorie : Développement sans code
- Catégorie : Microsoft Azure
- Catégorie : Algorithmes de classification
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

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