Vous souhaitez présenter des algorithmes d'apprentissage automatique ? Enseigner et expliquer le fonctionnement des réseaux neuronaux ou des arbres de classification ?

Utilisez des illustrations visuelles et des diagrammes pour expliquer la structure et les mathématiques des modèles prédictifs d'IA, le processus de développement de solutions d'apprentissage automatique ou le cadre CRISP-DM.

Nous avons conçu un modèle PowerPoint avec des illustrations de méthodes d'IA pour vous aider à présenter l'essence de l'apprentissage automatique d'une manière visuelle attrayante.

Cette présentation Algorithmes d'IA, Diagrammes de réseaux neuronaux, Apprentissage automatique

contient des diapositives avec les éléments suivants :

• 29 mises en page, diagrammes et tableaux illustrant diverses questions liées aux algorithmes d'apprentissage automatique de l'IA.
• 106 icônes illustrant des sujets liés à la fabrication : Types de modèles d'IA, Actions de modèles d'IA, Données, Informations, Intelligence Artificielle, Affaires et Applications d'état.
• des instructions sur la modification de ces diagrammes à l'aide d'outils d'édition PowerPoint standard.

Ce jeu de diapositives PowerPoint est conçu dans un style élégant et plat, avec des illustrations vectorielles colorées et des icônes de contour. Toutes les formes graphiques peuvent être recolorées et redimensionnées sans perte de qualité.

Auteurs de ce diagramme PowerPoint sur les algorithmes d'apprentissage automatique

• Contenu conseillé par Peter Zvirinsky, consultant en IA et en visualisation de données<br>

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• Conception par les designers d'infoDiagram<br>

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Que sont les algorithmes d'apprentissage automatique ?

Les algorithmes d'apprentissage automatique font partie du domaine de l'intelligence artificielle et contiennent des méthodes mathématiques capables d'apprendre à partir de données sans être explicitement programmées pour le faire.

Les algorithmes d'apprentissage automatique sont basés sur des formules statistiques et des modèles informatiques qui peuvent apprendre à prédire des valeurs attendues ou à identifier des modèles dans les données d'entrée.

Quels sont les principaux types d'apprentissage automatique ?

Les types d'apprentissage automatique sont divisés en fonction de la tâche ou du type d'algorithme.

• Apprentissage supervisé - Utilise des données étiquetées pour prédire la valeur ou la classe des données d'entrée (par exemple, la classification d'une image médicale ou d'un texte en tant qu'objet reconnu positivement ou non reconnu).
• Apprentissage non supervisé - Utilise des données non étiquetées et tente d'identifier automatiquement des groupes, des modèles et des relations dans ces données.
• Apprentissage semi-supervisé - Utilise à la fois des données étiquetées et des données non étiquetées pour identifier des modèles et des groupes. La reconnaissance de caractères en est un exemple.
• Apprentissage par renforcement - Apprentissage basé sur la récompense, dont l'objectif est de planifier des actions ou des stratégies.

Certains ajoutent également l'apprentissage profond comme un type distinct d'apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux profonds (avec plusieurs couches, capables d'identifier des modèles d'abstraction de haut niveau à partir d'ensembles de données volumineux).

Pourquoi utiliser des diagrammes pour présenter les algorithmes d'apprentissage automatique ?

Les algorithmes d'apprentissage automatique étant basés sur des modèles de calcul complexes, il est préférable de les présenter à un niveau d'abstraction facile à comprendre.

Utilisez des diagrammes de flux pour expliquer le flux de calcul des réseaux neuronaux artificiels. Dessinez un diagramme de structure pour présenter un arbre de décision ou un algorithme de forêt aléatoire.

De même, la présentation des formules mathématiques de Naïve Bayes ou d'un diagramme de régression logistique peut aider votre public à saisir l'essence de ces modèles d'IA.

Où pouvez-vous utiliser les graphiques du diagramme Machine Learning ?

Que vous soyez chef d'entreprise ou enseignant et que vous expliquiez des concepts d'IA, l'utilisation d'aides visuelles peut considérablement améliorer l'impact de votre présentation. Voici quelques exemples de situations dans lesquelles vous pouvez utiliser nos graphiques d'algorithmes d'IA :

• Présentation d'un cours d'introduction à l'intelligence artificielle 101.
• Montrer la division, les tâches et les applications principales des algorithmes d'apprentissage automatique.
• Présenter l'essentiel du fonctionnement des algorithmes de ML.
• Créer des supports attrayants pour votre cours sur les technologies de l'information.
• Illustrer les cours de mathématiques et de statistiques en montrant les applications des mathématiques théoriques.
• Visualiser le cœur des solutions ou des applications d'IA.
• Expliquer les racines de la technologie derrière ChatGPT.

Essayez d'utiliser ces graphiques PowerPoint pour présenter vos données de manière élégante.

Tous les graphiques sont éditables pour modifier la taille, les couleurs et le texte. Vous pouvez également élargir la collection avec d'autres symboles PPT (voir la section Diagrammes connexes).

Essayez d'utiliser cet ensemble deformes vectorielles PowerPoint entièrement modifiables pour présenter vos données de manière élégante. Vous pouvez facilement modifier tous les éléments :

• Remplacer les icônes
• Changer la couleur de remplissage et de contour
• Modifier la taille et les proportions
• Rotation, retournement, alignement et changement d'ordre

Diapositives incluses dans cette présentation PowerPoint :

• Réseau de neurones artificiels Schéma de principe MLP
• Machine Learning Deck Content
• Processus de construction de modèles d'apprentissage automatique de l'IA
• Diagramme du processus de développement d'un modèle d'IA prédictive
• Exemple d'utilisation de l'IA - Modèle prédictif de classification d'images
• Cadre CRISP-DM Diagramme du processus d'exploration de données
• Méthodologie CRISP-DM, diagramme de processus d'exploration de données
• Méthodologie SEMMA du processus d'exploration de données
• Processus générique de mise en œuvre de l'apprentissage automatique
• Algorithmes d'apprentissage automatique Types Apprentissage par renforcement supervisé diagramme powerpoint
• Explication des algorithmes ML d'apprentissage supervisé
• Tâches d'apprentissage supervisé et non supervisé, algorithmes
• Explication de l'apprentissage non supervisé Algorithmes ML
• Apprentissage non supervisé Algorithmes ML - K-Means
• Régression logistique - Algorithme d'apprentissage supervisé
• Naive Bayes - Algorithme d'apprentissage supervisé
• Illustration de l'arbre de décision - Algorithme d'apprentissage supervisé
• Illustration de la forêt aléatoire - Algorithme d'apprentissage supervisé
• Types d'algorithmes de réseaux neuronaux artificiels
• Jeu d'icônes ML - Applications d'affaires, d'état
• Réseau de neurones récurrents Schéma RNN
• Schéma d'un réseau neuronal convolutif
• Machines à vecteurs de support - SVM Graphique d'illustration
• Évaluation de l'apprentissage automatique - Modèles d'IA Mesures de la qualité
• Courbe ROC AUC - Modèle de classificateur Mesure de qualité
• Explication de la matrice de confusion - Mesures de la qualité du classificateur
• Classification binaire Tableau de la matrice de confusion Exemple
• Classification de classes multiples Tableau de la matrice de confusion
• Défis liés aux modèles de régression - sous-adaptation, suradaptation
• Défis liés aux modèles de classification, sous-adaptation, suradaptation
• Comment éditer ces graphiques PPT sur l'algorithme ML
• Modifier les formes d'algorithmes ML dans PowerPoint
• Modifier les icônes de contour de l'apprentissage automatique dans PowerPoint
• ML Icons Set - Types de modèles d'IA
• ML Icons Set - AI Model Actions
• Jeu d'icônes ML - Données, informations
• Jeu d'icônes ML - Intelligence artificielle