Qu'est-ce que le machine learning et quels types de problèmes permet-il de résoudre ? Google adopte une approche particulière du machine learning qui s'appuie non seulement sur les données, mais également sur la logique. Nous expliquerons l'utilité d'une telle définition pour les data scientists à l'heure de créer un pipeline de modèles de machine learning.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Français
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À propos de ce cours
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Cours 1 sur 5 dans le
Niveau intermédiaire
Approx. 8Â heures pour terminer
Français
Sous-titres : Français, Anglais
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Google Cloud
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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
23Â minutes pour terminer
Présentation du cours
Présente la spécialisation et les experts Google chargés de l'enseigner.
23Â minutes pour terminer
3 vidéos (Total 7 min), 1 lecture, 1 quiz
4Â heures pour terminer
Qu'est-ce qu'une entreprise axée sur l'intelligence artificielle ?
Dans ce module, vous découvrirez comment élaborer une stratégie de données autour du machine learning.
4Â heures pour terminer
23 vidéos (Total 100 min), 1 lecture, 4 quiz
1Â heure pour terminer
Google et le ML
Ce module présente le savoir-faire organisationnel que Google a acquis au fil des années.
1Â heure pour terminer
7 vidéos (Total 29 min), 1 lecture, 2 quiz
1Â heure pour terminer
ML inclusif
Ce module explique les raisons pour lesquelles les systèmes de machine learning ne sont pas équitables par défaut et présente certains éléments à garder à l'esprit lorsque vous intégrez le ML à vos produits.
1Â heure pour terminer
6 vidéos (Total 25 min), 1 lecture, 1 quiz
2Â heures pour terminer
Notebooks Python dans le cloud.
Comprendre le rôle d'AI Platform Notebooks
2Â heures pour terminer
7 vidéos (Total 23 min), 2 lectures, 2 quiz
4Â minutes pour terminer
Récapitulatif
Examinez les principaux sujets de ML qui seront abordés dans cette spécialisation.
4Â minutes pour terminer
1 vidéo (Total 4 min)
À propos du Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Français
Qu'est-ce que le machine learning et quels types de problèmes permet-il de résoudre ? Quelles sont les cinq phases permettant de traiter un cas d'utilisation à l'aide du machine learning, et pourquoi chaque étape est-elle essentielle ? Pourquoi les réseaux de neurones sont-ils désormais si courants ? Comment définir un problème d'apprentissage supervisé et trouver une solution adaptée et généralisable à l'aide de la descente de gradient et d'une méthode pertinente de création d'ensembles de données ? Apprenez à créer des modèles de machine learning distribués qui pourront évoluer dans TensorFlow, à adapter l'entraînement de ces modèles pour bénéficier d'une évolutivité horizontale et à obtenir des prédictions très performantes. Convertissez les données brutes en caractéristiques de sorte que les processus de ML soient en mesure d'identifier les propriétés importantes dans les données et générez des insights qui ont du sens en rapport avec la problématique. Enfin, découvrez comment intégrer à la fois la combinaison de paramètres permettant d'obtenir des modèles précis et généralisés, et une connaissance de la théorie indispensable pour résoudre des types spécifiques de problèmes de ML.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Une aide financière est-elle possible ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.
