Intégrer le machine learning à des pipelines de données renforce la capacité à dégager des insights des données. Ce cours passera en revue plusieurs façons d'intégrer le machine learning à des pipelines de données sur Google Cloud. Vous découvrirez AutoML pour les cas ne nécessitant que peu de personnalisation (voire aucune), ainsi que Notebooks et BigQuery ML pour les situations qui requièrent des capacités de machine learning plus adaptées. Enfin, vous apprendrez à utiliser des solutions de machine learning en production avec Vertex AI.
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP en Français
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP en Français
Ce cours fait partie de Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français
Enseigné en Français
Instructeur : Google Cloud Training
Inclus avec 
Cours
Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
8 heures (approximativement)
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Faire la différence entre le ML, l'IA et le deep learning.
Discuter de l'utilisation des API de ML sur des données non structurées.
Exécuter des commandes BigQuery à partir de notebooks.
Créer des modèles de ML à l'aide de la syntaxe SQL dans BigQuery.
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Il y a 9 modules dans ce cours
Dans ce module, nous vous présentons le cours et son déroulement.
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Ce module présente les options de ML sur Google Cloud.
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Ce module s'intéresse principalement à l'utilisation d'API de ML prédéfinies pour vos données non structurées.
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Créer un modèle personnalisé avec AutoML.
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