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
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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
Instructeur : Google Cloud Training
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niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
8 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
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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Ce cours fait partie de la Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français
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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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4 vidéos1 devoir
Ce module s'intéresse principalement à l'utilisation d'API de ML prédéfinies pour vos données non structurées.
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Ce module explique comment utiliser Notebooks.
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Ce module explique comment créer des modèles de ML personnalisés, et présente Vertex AI ainsi que TensorFlow Hub.
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Ce module aborde BigQuery ML.
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Créer un modèle personnalisé avec AutoML.
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