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
Inclus avec
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
8 heures à compléter
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Machine Learning Methods
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Model Training
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Cloud API
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Catégorie : Unstructured Data
- Catégorie : Google Cloud Platform
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Model Deployment
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
6 devoirs
Enseigné en Français
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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