Comment devenir ingénieur en apprentissage automatiqueComment apprendre le machine learning Simplilearn

Cours gratuit d’apprentissage automatique de la machine: une vidéo sur «Comment devenir un ingénieur en apprentissage automatique» expliquera les compétences qu’une personne doit maîtriser pour réussir sa carrière en apprentissage automatique. La vidéo expliquera également les opportunités d’emploi dans le secteur de l’apprentissage automatique, ainsi que les cours d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle proposés par Simplilearn, et comment tirer parti de ces cours. L’industrie de l’apprentissage automatique se développe rapidement. Nous ne pouvons même pas imaginer de développement, mais nous savons que nous manquons déjà de professionnels de l’IA et de l’apprentissage automatique bien formés, et cet écart ne se fera qu’avant de recevoir une formation et de placer des millions d’emplois en IA. Nous continuerons de croître. Si vous souhaitez devenir l’un de ces professionnels, obtenez une certification, car plus tôt vous commencez à vous former, plus tôt vous commencez à travailler dans ce domaine passionnant et en évolution rapide. Commençons maintenant et comprenons les 5 étapes pour devenir ingénieur en apprentissage automatique. Cette vidéo fait partie de la série “Machine Learning with Python”. Voici “5 compétences que vous devez posséder pour devenir un ingénieur en apprentissage automatique” 1. Améliorez vos compétences en mathématiques 2. Cultivez de bonnes compétences en programmation 3. Compétences en ingénierie des données 4. Apprenez des algorithmes d’apprentissage automatique 5. Apprenez des cadres d’apprentissage automatique Abonnez-vous à notre chaîne pour plus de didacticiels d’apprentissage automatique: pour une compréhension plus détaillée de la façon de devenir un ingénieur d’apprentissage automatique, veuillez visiter: Vous trouverez un contenu plus détaillé sur l’apprentissage automatique. Parcourez plus loin pour découvrir des ressources similaires sur des sujets connexes, qui vous ont été fournies sous forme de parcours d’apprentissage. Profitez d’un apprentissage gratuit de haute qualité. Vous pouvez également parcourir les diapositives ici: Regardez plus de vidéos sur l’apprentissage automatique: #MachineLearning Algorithm # Datasciencecourse #DataScience #SimplilearnMachineLearning #MachineLearning Course Simplilearn Machine Learning Course: Une forme d’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique révolutionne le monde informatique Et l’interaction numérique de des gens dans tous les domaines. L’apprentissage automatique alimente des technologies d’automatisation innovantes telles que les moteurs de recommandation, la reconnaissance faciale, la protection contre la fraude et même les voitures autonomes. Ce cours d’apprentissage automatique fournit aux ingénieurs, aux scientifiques des données et à d’autres professionnels les connaissances et les compétences pratiques nécessaires à la certification des machines et à la capacité de travail. Pourquoi étudier l’apprentissage automatique? L’apprentissage automatique envahit le monde – avec lui, les professionnels des entreprises ont de plus en plus besoin de comprendre les tenants et les aboutissants de l’apprentissage automatique. La taille du marché de l’apprentissage automatique devrait passer de 1,03 milliard USD en 2016 à 8,81 milliards USD en 2016.. D’ici 2022, le taux de croissance annuel composé (TCAC) au cours de la période de prévision est de 44,1%. Quelles compétences apprendrez-vous grâce à ce cours d’apprentissage automatique? À la fin de ce cours d’apprentissage automatique, vous serez en mesure de: 1. Maîtriser les concepts d’apprentissage et de modélisation supervisés, non supervisés et par renforcement. 2. Maîtrisez pratiquement les principes, les algorithmes et les applications de l’apprentissage automatique grâce à des méthodes pratiques (dont 28 projets et un projet clé). 3. Une compréhension globale des aspects mathématiques et heuristiques de l’apprentissage automatique. 4. Comprendre les concepts et les opérations de Support Vector Machine, Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree Classifier, Random Forest Classifier, Logistic Regression, K Nearest Neighbor, K Means Clustering, etc. 5. Capacité à modéliser divers algorithmes d’apprentissage automatique puissants, y compris des systèmes d’apprentissage en profondeur, de clustering et de recommandation. Nous recommandons particulièrement aux professionnels suivants de participer à ce cours de formation en machine learning: 1. Les développeurs qui aspirent à devenir des data scientists ou des ingénieurs en machine learning 2. Les architectes de l’information qui souhaitent acquérir une expertise dans les algorithmes de machine learning 3. Vous souhaitez travailler dans le machine learning ou Professionnels de l’analyse travaillant dans le domaine de l’intelligence artificielle 4. Diplômés qui souhaitent établir une carrière dans le domaine de la science des données et de l’apprentissage automatique Pour plus d’informations: Pour plus d’informations et de conseils sur les cours, veuillez nous suivre: -Facebook: -Twitter: -LinkedIn: -Site Web: Obtenez l’application Android: Obtenez l’application iOS:.