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Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français
Apprenez à utiliser le ML avec Google Cloud. Découvrez et utilisez le machine learning de bout en bout en conditions réelles.
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À propos de ce Spécialisation
Projet d'apprentissage appliqué
Cette spécialisation comporte des ateliers pratiques à réaliser sur notre plate-forme Qwiklabs.
Ces ateliers vous permettent d'appliquer ce que vous apprenez dans les cours en vidéo. Les projets sont axés autour de thèmes tels que les produits Google Cloud Platform. Ces derniers sont d'ailleurs utilisés et configurés dans Qwiklabs. Vous développerez ainsi une expérience pratique des concepts expliqués dans les modules.
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Cette Spécialisation compte 5 cours
How Google does Machine Learning en Français
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.
Launching into Machine Learning en Français
Après avoir présenté un historique du machine learning, nous étudierons pourquoi les réseaux de neurones sont aujourd'hui parfaitement adaptés à diverses problématiques. Nous apprendrons ensuite à définir un problème d'apprentissage supervisé et à trouver une solution adaptée à l'aide d'une descente de gradient. Ce processus implique la création d'ensembles de données permettant la généralisation. Nous examinerons comment procéder à cette opération de façon reproductible de sorte que l'expérimentation soit possible.
Intro to TensorFlow en Français
Ce cours va vous expliquer comment exploiter la flexibilité et la facilité d'utilisation de TensorFlow 2.x et de Keras pour créer, entraîner et déployer des modèles de machine learning. Vous en apprendrez plus sur la hiérarchie de l'API TensorFlow 2.x et découvrirez les principaux composants de TensorFlow à travers divers exercices pratiques. Nous allons vous montrer comment travailler avec des ensembles de données et des colonnes de caractéristiques. Vous apprendrez à concevoir et à créer un pipeline de données d'entrée TensorFlow 2.x. À l'aide d'exercices pratiques, vous vous entraînerez à charger des données CSV, des tableaux Numpy, des données de texte et des images à l'aide de tf.Data.Dataset. Vous vous entraînerez également à créer des colonnes de caractéristiques numériques, catégorielles, en buckets et hachées.
Feature Engineering en Français
Vous souhaitez découvrir comment améliorer la précision de vos modèles de machine learning (ML) ? Vous voulez identifier les colonnes de données offrant les caractéristiques les plus utiles ? Bienvenue dans le cours Feature Engineering on Google Cloud Platform (Extraction de caractéristiques sur Google Cloud Platform). Nous vous expliquerons ce qui distingue les bonnes caractéristiques des mauvaises, puis nous vous montrerons comment prétraiter et transformer vos caractéristiques afin d'optimiser leur efficacité dans vos modèles.
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Google Cloud
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