À propos de ce cours

Certificat partageable
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100 % en ligne
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Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 14 heures pour terminer
Français
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

1 minute pour terminer

Introduction

1 minute pour terminer
1 vidéo (Total 1 min)
3 heures pour terminer

Des données brutes aux caractéristiques

3 heures pour terminer
14 vidéos (Total 52 min)
14 vidéos
Caractéristiques bonnes et mauvaises2 min
Questionnaire : Les caractéristiques sont liées à l'objectif3 min
Caractéristiques connues au moment de la prédiction3 min
Questionnaire : Les caractéristiques sont connaissables au moment de la prédiction4 min
Les caractéristiques doivent être numériques27s
Questionnaire : Les caractéristiques doivent être numériques5 min
Les caractéristiques doivent contenir suffisamment d'exemples1 min
Questionnaire : Les caractéristiques doivent contenir suffisamment d'exemples (p1)2 min
Questionnaire : Les caractéristiques doivent contenir suffisamment d'exemples (p2)2 min
Introduire la perception humaine27s
Représenter les caractéristiques8 min
ML et statistiques3 min
Solution de l'atelier : Améliorer la précision d'un modèle avec de nouvelles caractéristiques12 min
2 exercices pour s'entraîner
Des données brutes aux caractéristiques30 min
Représentation des caractéristiques30 min
5 heures pour terminer

Prétraitement et création des caractéristiques

5 heures pour terminer
10 vidéos (Total 52 min)
10 vidéos
Beam et Dataflow9 min
Présentation de l'atelier : Pipeline Dataflow Simple19s
Solution de l'atelier : Pipeline Dataflow simple6 min
Pipelines de données évolutifs5 min
Présentation de l'atelier : MapReduce dans Dataflow33s
Solution de l'atelier : MapReduce dans Dataflow3 min
Prétraitement avec Cloud Dataprep6 min
Présentation de l'atelier : Calculer des caractéristiques sur une période dans Cloud Dataprep10 min
Solution de l'atelier : Calculer des caractéristiques sur une période dans Cloud Dataprep36s
3 exercices pour s'entraîner
Prétraitement et création des caractéristiques30 min
Apache Beam et Cloud Dataflow30 min
Représentation des caractéristiques30 min
3 heures pour terminer

Croisement de caractéristiques

3 heures pour terminer
18 vidéos (Total 90 min)
18 vidéos
Qu'est-ce qu'un croisement de caractéristiques ?5 min
Discrétisation1 min
Mémorisation et généralisation4 min
Couleurs de taxis4 min
Présentation de l'atelier : Croiser les caractéristiques pour créer un bon outil de classification26s
Solution de l'atelier : Croiser les caractéristiques pour créer un bon outil de classification6 min
Parcimonie + Questionnaire5 min
Présentation de l'atelier : Privilégier la modération31s
Solution de l'atelier : Privilégier la modération7 min
Mettre en œuvre des croisements de caractéristiques5 min
Intégrer des croisements de caractéristiques9 min
Cas d'utilisation de l'extraction de caractéristiques6 min
Créer des caractéristiques dans TensorFlow2 min
Créer des caractéristiques dans DataFlow2 min
Présentation de l'atelier : Améliorer un modèle de ML avec l'extraction de caractéristiques42s
Solution de l'atelier (p1) : Bilan d'équité du ML3 min
Solution de l'atelier (p2) : Améliorer un modèle de ML avec l'extraction de caractéristiques20 min
1 exercice pour s'entraîner
Croisement de caractéristiques30 min
2 heures pour terminer

TF Transform

2 heures pour terminer
7 vidéos (Total 42 min)
7 vidéos
TensorFlow Transform8 min
Phase d'analyse3 min
Phase de transformation4 min
Système de diffusion compatible3 min
Présentation de l'atelier : Explorer tf.transform1 min
Solution de l'atelier : Explorer tf.transform19 min
1 exercice pour s'entraîner
tf.transform30 min
3 minutes pour terminer

Résumé

3 minutes pour terminer
1 vidéo (Total 3 min)
1 vidéo

À propos du Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français

Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français

Foire Aux Questions

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.