Ce cours porte sur la création de modèles de ML à l'aide de TensorFlow et Keras, l'amélioration de la précision des modèles de ML et l'écriture de modèles de ML pour une utilisation évolutive.
Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud - Français
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Français
Dozent: Google Cloud Training
Bei enthalten
Was Sie lernen werden
Concevoir et créer un pipeline de données d'entrée TensorFlow.
Manipuler des données d'ensembles de données volumineux à l'aide de la bibliothèque tf.data.
Créer des modèles simples ou avancés à l'aide des API Keras Sequential et Keras Functional
Entraîner, déployer et utiliser en production des modèles de ML à grande échelle à l'aide de Vertex AI
Wichtige Details
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
4 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.
Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
In diesem Kurs gibt es 6 Module
Ce module présente le cours et ses objectifs.
Das ist alles enthalten
1 Video
Ce module présente le framework TensorFlow, ses composants principaux ainsi que la hiérarchie globale de l'API.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
Les données sont essentielles aux modèles de machine learning, mais collecter les bonnes ne suffit pas. Vous devez également vous assurer de mettre en place les processus adéquats pour nettoyer, analyser et transformer ces données si nécessaire, pour que les modèles puissent les exploiter pleinement. Dans ce module, nous verrons comment entraîner un modèle avec des ensembles de données volumineux grâce à tf.data, travailler avec des fichiers en mémoire et préparer les données pour l'entraînement. Pour terminer, nous évoquerons les représentations vectorielles continues et le scaling des données effectué à l'aide de couches de prétraitement tf.keras.
Das ist alles enthalten
10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 App-Elemente
Dans ce module, nous aborderons les fonctions d'activation et expliquerons en quoi elles sont nécessaires pour permettre aux réseaux de neurones profonds d'identifier les cas de non-linéarité dans les données. Ensuite, nous présenterons les réseaux de neurones profonds avec les API Keras Sequential et Keras Functional avant d'évoquer le sous-classement, qui offre une plus grande flexibilité pour la création de modèles. Enfin, nous parlerons de la régularisation.
Das ist alles enthalten
10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 App-Elemente
Dans ce module, nous verrons comment entraîner des modèles TensorFlow à grande échelle avec Vertex AI.
Das ist alles enthalten
3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
Ce module est un résumé du cours "Build, Train, and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud".
Das ist alles enthalten
4 Lektüren
Dozent
von
Empfohlen, wenn Sie sich für Machine Learning interessieren
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
Häufig gestellte Fragen
Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.
If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.
Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.