Ce cours synthétise tout ce que vous avez appris dans la spécialisation en apprentissage automatique appliqué. Vous allez maintenant parcourir un projet complet d'apprentissage automatique pour préparer une feuille de route de maintenance de l'apprentissage automatique. Vous comprendrez et analyserez comment traiter les données changeantes. Vous serez également en mesure d'identifier et d'interpréter les effets involontaires potentiels de votre projet. Vous comprendrez et définirez des procédures pour rendre opérationnel et maintenir votre modèle d'apprentissage automatique appliqué. A la fin de ce cours, vous aurez tous les outils et la compréhension dont vous avez besoin pour déployer en toute confiance un projet d'apprentissage automatique et vous préparer à l'optimiser dans le contexte de votre entreprise.
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Optimiser les performances de l'apprentissage automatique
Ce cours fait partie de Spécialisation Apprentissage automatique : Les algorithmes dans le monde réel
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Instructeur : Anna Koop
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Il y a 4 modules dans ce cours
Cette semaine, nous vous présenterons des outils permettant de comprendre la stratégie globale dont votre entreprise a besoin pour obtenir les meilleurs retours sur investissement en apprentissage automatique. Qu'il s'agisse de comprendre l'état actuel, de s'orienter vers la propriété ou de mettre en place une équipe, cette semaine est consacrée à la compréhension de l'apprentissage automatique appliqué dans un contexte commercial fructueux.
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Cette semaine, nous aborderons le contexte plus large de l'apprentissage automatique : comment, en tant que développeurs, nous avons des responsabilités concernant l'utilisation de notre technologie. À l'aide d'études de cas et de cadres existants, nous vous donnerons les outils nécessaires pour définir votre propre approche éthique afin d'obtenir les meilleurs résultats lors du déploiement de l'apprentissage automatique dans le monde réel.
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Un aspect important de l'apprentissage automatique dans le monde réel est la façon dont vos modèles d'apprentissage automatique sont intégrés aux systèmes existants et l'effet qu'ils ont sur vos opérations. Cette semaine, nous passerons en revue les éléments à prendre en compte lorsque vous transformez les QuAM et les modèles d'apprentissage automatique en outils opérationnels.
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Le travail ne s'arrête pas au moment où votre modèle est déployé ! Au cours de la dernière semaine, nous examinerons tous les éléments à prendre en compte dans le contexte d'un système opérationnel réel.
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