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'intérêt que présente cette conception pour la création d'un pipeline de modèles de ML. Ensuite, nous examinerons les cinq phases permettant de convertir un cas d'utilisation devant être traité à l'aide du machine learning et étudierons pourquoi chaque étape est importante. Enfin, nous identifierons les biais que le machine learning est susceptible d'amplifier et apprendrons à les repérer.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français
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Français
Sous-titres : Français, Portugais (brésilien), Allemand, Anglais, Espagnol, Japonais
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
1 heure pour terminer
Introduction de la spécialisation
Présentation de la spécialisation et des experts Google qui s'occupent de la formation
1 heure pour terminer
4 vidéos (Total 11 min)
2 heures pour terminer
Le rôle central de l'intelligence artificielle
Dans ce module, vous allez découvrir comment Google donne la priorité à l'intelligence artificielle dans sa stratégie d'entreprise et comment ce concept se traduit en pratique.
2 heures pour terminer
17 vidéos (Total 52 min)
1 heure pour terminer
Le machine learning chez Google
Ce module présente le savoir-faire organisationnel acquis par Google au fil des années.
1 heure pour terminer
6 vidéos (Total 36 min)
1 heure pour terminer
Le machine learning inclusif
Dans ce module, nous expliquons pourquoi les systèmes de machine learning ne sont pas inclusifs par défaut, et nous indiquons les éléments que vous devez garder à l'esprit lorsque vous intégrez le ML à vos produits.
1 heure pour terminer
7 vidéos (Total 27 min)
5 heures pour terminer
Blocs-notes Python dans le cloud
Ce module concerne Cloud Datalab, l'environnement de développement que vous allez utiliser dans le cadre de cette spécialisation.
5 heures pour terminer
22 vidéos (Total 81 min), 1 lecture, 4 quiz
4 minutes pour terminer
Récapitulatif
4 minutes pour terminer
1 vidéo (Total 4 min)
À propos du Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform 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 ?
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D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
