Top 5 des cours de formation sur les cas d'utilisation de l'apprentissage automatique [avec matériel de formation inclus]

Commençons par un petit exemple.

Maintenance prédictive dans le secteur manufacturier : Machine Learning (ML) analyse les données des capteurs pour prévoir les pannes d'équipement, permettant une planification proactive de la maintenance, minimisant les temps d'arrêt et optimisant les opérations. Cette application améliore la fiabilité des équipements, réduit les coûts et maximise la productivité en répondant aux besoins de maintenance avant qu'ils ne deviennent des problèmes critiques.

Il s'agit de l'une des innombrables applications du ML dans les fonctions de mise à l'échelle et d'optimisation exécutées manuellement (à n'importe quel degré). Avec ce module de formation, nous nous adressons à toutes sortes de publics, mais nous nous concentrons particulièrement sur ceux qui ne connaissent pas la prévalence du ML, même s'ils l'utilisent quotidiennement dans leurs smartphones ou leurs ordinateurs. Par exemple, des fonctions telles que la traduction, la reconnaissance faciale, la reconnaissance vocale, etc. utilisent ML.

Le formateur peut trouver ce cours de formation complet sur les cas d'utilisation de l'apprentissage automatique de SlideTeam ici . Ce module PowerPoint présente les avantages suivants pour les stagiaires et le formateur :

Comprendre comment la technologie a un impact sur la vie : Acquérir des connaissances sur les cas d'utilisation de l'apprentissage automatique peut aider les individus à comprendre comment la technologie influence leur vie. L'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes et prédire les résultats en est éclairée. Le potentiel et les limites de ces technologies peuvent ainsi être appréhendés par les individus.
Opportunités de carrière : les professionnels qualifiés sont très demandés dans le domaine en croissance rapide de l'apprentissage automatique, ce qui ouvre de nombreuses opportunités de carrière. L'identification d'opportunités de carrière potentielles est possible pour les personnes qui se familiarisent avec les cas d'utilisation de l'apprentissage automatique. Ils peuvent prendre des décisions éclairées concernant la poursuite d'une éducation ou d'une formation pertinente. Les individus peuvent exploiter ces connaissances pour rechercher des opportunités d'emploi dans des domaines tels que la science des données, l'intelligence artificielle et l'automatisation.
Prise de décision éclairée : Prendre des décisions éclairées dans le monde d'aujourd'hui implique de s'appuyer de plus en plus sur des algorithmes d'apprentissage automatique, qui ont un impact croissant sur divers processus de prise de décision tels que des recommandations personnalisées, la détection d'activités frauduleuses et le diagnostic de conditions médicales. Les individus ont la possibilité de faire des choix plus éclairés concernant les produits qu'ils utilisent et les services qu'ils sélectionnent. Les solutions basées sur l'apprentissage automatique leur permettent de porter des jugements plus éclairés sur les avantages et les inconvénients de leur dépendance.

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Session I : Introduction à la traduction automatique de langues à l'aide de ML

Vous avez déjà utilisé un traducteur sur votre téléphone, votre ordinateur ou un autre appareil. Ces entreprises ne se contentent pas de fournir ce service de traduction ; ils utilisent l'entrée pour former leurs modèles de langage ou en d'autres termes vous êtes le produit (c'est pourquoi les services sont gratuits). Cette section traite de Google Translate, Microsoft Translate et Facebook Translator.

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L'expérience habituelle lorsque ces logiciels fournissent une traduction incorrecte ou inappropriée, ils ne sont jamais le résultat escompté (même si les réponses peuvent vous faire rire).

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C'est ici que nous avons l'occasion de discuter de certaines des limites des traducteurs automatiques de langue. Téléchargez ce PowerPoint Deck pour accéder à ces informations pour votre présentation.

Session II : Introduction au diagnostic médical à l'aide du ML

Certaines personnes ne vont pas ou ne peuvent pas aller chez le médecin. Peut-être qu'ils vivent dans une région éloignée, peut-être qu'ils ne peuvent pas se le permettre, ou peut-être qu'ils ont juste peur. Les raisons ne sont pas pertinentes comme pour le ML ; En fin de compte, tout le monde aura la possibilité de se faire diagnostiquer dans le confort de sa maison.

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Dans cette partie du module, nous expliquons comment le ML parvient à un diagnostic médical. Nous nous intéressons également à l'étude des objectifs d'une telle tentative, de ses avantages et des domaines d'application possibles. Dans le cadre d'un exercice amusant, demandez au public de vérifier l'exactitude du diagnostic effectué par AL/ML. Les résultats les choqueront (rappelez-vous, nous ne parlons pas d'une maladie terminale rare, mais de quelque chose de plus du genre que nous rencontrons fréquemment avec notre propre santé ou celle de nos proches).

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Nous terminons cette session par un exposé sur les organisations qui utilisent actuellement le ML pour les diagnostics médicaux, telles que Google Health, Corti, etc.

Session III : Introduction à la reconnaissance d'images à l'aide de ML

Chaque fois que vous déverrouillez votre téléphone avec FaceID, il vous reconnaît mieux. Nous nous souvenons tous de la débâcle lorsque certains iPhones pouvaient être ouverts via FaceID par des personnes qui n'étaient pas les propriétaires de l'appareil.

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Dans cette section de formation, nous expliquons ce qu'est la reconnaissance d'image, comment elle fonctionne et ses applications dans l'analyse faciale et la surveillance des animaux (peut-être que la technologie donne un nom à chaque mouton du troupeau !). Nous découvrons également certains modèles de reconnaissance d'images, tels que les machines à vecteurs de support, l'algorithme de Viola-Jones, etc.

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Session IV : Introduction à la reconnaissance vocale à l'aide de ML

"Hey Siri, envoie un message à maman." Cette phrase prononcée active non seulement votre Apple AI mais vous permet également de transcrire un message à votre mère. La reconnaissance vocale est excellente et amusante et nous donne des publicités pour ce dont nous discutons à haute voix, un peu comme un espion ou une mouche sur le mur. Comme c'est pratique!

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Mais qu'est-ce que c'est exactement, et comment ça marche ? Nous répondons à ces questions dans la session IV et expliquons d'autres concepts, tels que les fonctionnalités clés, les algorithmes, etc.

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Session V : Principaux points à retenir et ce que nous avons appris

Tous les éducateurs doivent s'assurer que la classe se souvient de ce qui a été enseigné. Lors de la dernière session, nous résumons les principaux enseignements du module de formation et répondons à un quiz amusant pour rafraîchir la mémoire de chacun et déterminer si les principaux concepts font partie de la mémoire à long terme des stagiaires.

Maintenant que la formation est terminée, le formateur peut ouvrir la parole aux commentaires et aux questions pour permettre à chacun de dissiper ses doutes et d'apporter ses expériences et ses conclusions.

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Apprenons un peu d'apprentissage automatique

L'évolution de la technologie est un processus exponentiel. Avant que vous ne vous en rendiez compte, cette traduction inappropriée et amusante est parfaitement correcte et dans son contexte (YAY). Dans cet article de blog, nous avons brièvement examiné ce que notre présentation PPT vous offre, à vous et à votre public. Accédez au module de formation pour le package complet.

Les diapositives sont prêtes pour le contenu et 100 % modifiables, offrant plus de flexibilité et vous permettant d'économiser du temps et de l'énergie. La présentation est à portée de clic. Pourquoi attendre?

FAQ sur l'apprentissage automatique

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ? Donne un exemple.

Le développement d'algorithmes et de modèles est l'objectif principal de l'apprentissage automatique, qui est un domaine de l'intelligence artificielle. Les ordinateurs peuvent apprendre et faire des prédictions ou des décisions sans être explicitement programmés grâce à ceux-ci. Le processus implique l'utilisation de méthodes statistiques pour améliorer progressivement les performances des machines sur une tâche particulière.

Un exemple est la possibilité d'instruire un algorithme d'apprentissage automatique à l'aide d'un ensemble de données d'e-mails étiquetés (spam ou non spam). La détection des spams par e-mail peut en tirer parti. Les modèles dans les données sont appris à partir de. Ensuite, l'expertise est utilisée pour évaluer et classer les e-mails entrants comme indésirables ou légitimes.

Quelles sont les quatre bases de l'apprentissage automatique ?

Les quatre bases de l'apprentissage automatique sont :

Données : l'apprentissage automatique nécessite un ensemble de données représentatif du problème ou de la tâche à accomplir.
Les algorithmes sont des modèles mathématiques et des techniques qui traitent les données et font des prédictions ou des décisions.
Formation : l'algorithme est formé sur l'ensemble de données pour apprendre des modèles et des relations.
Évaluation : Le modèle formé est évalué sur de nouvelles données pour évaluer ses performances et sa précision.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique avec Python ?

Pour implémenter et appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique, Python est utilisé avec ses bibliothèques, notamment sci-kit-learn, TensorFlow et Keras dans le processus d'apprentissage automatique avec Python. En utilisant Python et ses bibliothèques, on peut appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique comme expliqué dans la phrase donnée. La manipulation de données, le prétraitement, la construction de modèles et l'évaluation font partie des différents domaines largement couverts par l'écosystème complet de Python. Les tâches d'apprentissage automatique choisissent souvent cette option en raison de sa popularité