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Launching into Machine Learning en Français
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Launching into Machine Learning en Français

Google Cloud Training

Instructeur : Google Cloud Training

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.5

(11 avis)

niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
15 heures pour terminer
3 semaines à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Expliquer comment améliorer la qualité des données et effectuer des analyses exploratoires

  • Créer et entraîner des modèles AutoML avec Vertex AI et BigQuery ML

  • Optimiser et évaluer des modèles à l'aide des fonctions de perte et des métriques de performances

  • Créer des ensembles de données d'entraînement, d'évaluation et de test reproductibles et évolutifs

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6 devoirs

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Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Il y a 8 modules dans ce cours

Ce module présente le cours et ses objectifs.

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1 vidéo

Dans ce module, nous verrons comment améliorer la qualité de nos données et effectuer une analyse exploratoire de celles-ci. Nous évoquerons également l'importance du nettoyage des données en machine learning et son impact sur leur qualité. Sachez par exemple que des valeurs manquantes peuvent fausser les résultats. Enfin, vous découvrirez pourquoi il est primordial d'explorer vos données. Une fois l'ensemble de données nettoyé, vous effectuerez une analyse exploratoire de celui-ci.

Inclus

9 vidéos1 lecture1 devoir2 éléments d'application

Dans ce module, nous vous présenterons quelques-uns des principaux types de machine learning pour que vous puissiez progresser plus rapidement en tant qu'utilisateur du ML.

Inclus

6 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application

Dans ce module, nous verrons comment entraîner des modèles AutoML à l'aide de Vertex AI.

Inclus

5 vidéos1 lecture1 devoir

Dans ce module, nous vous présenterons BigQuery ML et ses fonctionnalités.

Inclus

7 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application

Dans ce module, nous vous apprendrons à optimiser vos modèles de ML.

Inclus

12 vidéos1 lecture1 devoir

Il est maintenant temps de répondre à une question plutôt bizarre : dans quels cas ne faut-il pas choisir le modèle de ML le plus précis ? Comme brièvement évoqué dans le module précédent sur l'optimisation, un modèle présentant une métrique de perte égale à zéro pour votre ensemble de données d'entraînement ne sera pas forcément efficace sur de nouvelles données réelles. Dans ce module, vous apprendrez à créer des ensembles de données d'entraînement, d'évaluation et de test reproductibles, ainsi qu'à définir des benchmarks de performances.

Inclus

5 vidéos1 lecture1 devoir

Ce module résume le cours "Launching into Machine Learning".

Inclus

4 lectures

Instructeur

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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