Série AI-900 : principes fondamentaux du machine learning sur Azure

Salut les développeurs :) Bienvenue dans le deuxième article de cette série sur la préparation à la certification Microsoft AI-900 ! Dans l’article précédent, nous avons abordé les bases des charges de travail d’IA. Passons maintenant aux principes fondamentaux du Machine Learning (ML) et à la manière dont ils sont appliqués dans Azure.

Le Machine Learning est l’un des piliers fondamentaux de l’IA, et comprendre ses principes est essentiel pour tirer parti de la puissance des capacités d’IA d’Azure.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

À la base, le Machine Learning (ML) consiste à apprendre aux ordinateurs à apprendre à partir de données sans être explicitement programmés. Plutôt que de coder en dur des règles pour chaque scénario possible, nous fournissons des données à la machine, et elle trouve des modèles ou prend des décisions en fonction de ces informations.

ML sur Azure est conçu pour simplifier et automatiser de nombreuses parties du processus, le rendant accessible à la fois aux data scientists expérimentés et aux développeurs ayant moins d'expertise en IA.

Le processus d'apprentissage automatiq...
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