This course covers designing and building a TensorFlow input data pipeline, building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models, writing ML models for scaled use, and writing specialized ML models.
TensorFlow on Google Cloud - Français
TensorFlow on Google Cloud - Français
Ce cours fait partie de Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Français
Enseigné en Français
Instructeur : Google Cloud Training
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Cours
Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
13 heures (approximativement)
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Create TensorFlow and Keras machine learning models and describe their key components.
Use the tf.data library to manipulate data and large datasets.
Use the Keras Sequential and Functional APIs for simple and advanced model creation.
Train, deploy, and productionalize ML models at scale with Vertex AI.
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Ce module présente le framework TensorFlow, ses composants principaux ainsi que la hiérarchie globale de l'API.
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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.
Inclus
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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.
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10 vidéos1 lecture1 quiz2 éléments d'application
Dans ce module, nous verrons comment entraîner des modèles TensorFlow à grande échelle avec Vertex AI.
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Ce module résume le cours "TensorFlow on Google Cloud".
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