Qu'est-ce que le machine learning et quels types de problèmes permet-il de résoudre ? Google adopte une approche particulière du machine learning qui s'appuie non seulement sur les données, mais également sur la logique. Nous expliquerons l'intérêt que présente cette conception pour la création d'un pipeline de modèles de ML. Ensuite, nous examinerons les cinq phases permettant de convertir un cas d'utilisation devant être traité à l'aide du machine learning et étudierons pourquoi chaque étape est importante. Enfin, nous identifierons les biais que le machine learning est susceptible d'amplifier et apprendrons à les repérer.
本课程是 Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français 专项课程 专项课程的一部分
How Google does Machine Learning en Français
提供方
教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么
周
1完成时间为 17 分钟
Introduction de la spécialisation
Présentation de la spécialisation et des experts Google qui s'occupent de la formation
4 个视频 （总计 11 分钟）, 1 个测验
4 个视频
Programme de la spécialisation5分钟
Pourquoi choisir Google ?1分钟
Pourquoi choisir Google Cloud ?2分钟
1 个练习
Questionnaire du module 16分钟
完成时间为 1 小时
Le rôle central de l'intelligence artificielle
Dans ce module, vous allez découvrir comment Google donne la priorité à l'intelligence artificielle dans sa stratégie d'entreprise et comment ce concept se traduit en pratique.
17 个视频 （总计 52 分钟）, 1 个测验
17 个视频
Les deux étapes du ML3分钟
Utilisation du ML dans les produits Google5分钟
Démonstration : Utilisation du ML dans Google Photos1分钟
Google Traduction et Gmail1分钟
Remplacer des règles heuristiques5分钟
Priorité aux données3分钟
Présentation de l'atelier : Cerner un problème de ML1分钟
Explication de l'atelier4分钟
Démonstration : Utilisation du ML dans des applications2分钟
Modèles pré-entraînés3分钟
Évolution constante du marché du ML2分钟
Stratégie de données5分钟
Décalage entre les données d'entraînement et de diffusion5分钟
Stratégie de ML1分钟
Transformez votre entreprise2分钟
Introduction au lab : Cas d'utilisation du ML26
1 个练习
Questionnaire du module 26分钟
完成时间为 1 小时
Le machine learning chez Google
Ce module présente le savoir-faire organisationnel acquis par Google au fil des années.
6 个视频 （总计 36 分钟）, 1 个测验
6 个视频
Les surprises du ML4分钟
L'ingrédient secret du ML8分钟
Le ML et les processus commerciaux6分钟
Transition vers le ML10分钟
Récapitulatif des cinq phases du ML4分钟
1 个练习
Questionnaire du module 36分钟
完成时间为 1 小时
Le machine learning inclusif
Dans ce module, nous expliquons pourquoi les systèmes de machine learning ne sont pas inclusifs par défaut, et nous indiquons les éléments que vous devez garder à l'esprit lorsque vous intégrez le ML à vos produits.
7 个视频 （总计 27 分钟）, 1 个测验
7 个视频
Introduction1分钟
Machine learning et biais humains2分钟
Évaluation des métriques pour l'inclusion3分钟
Mesures statistiques et compromis acceptables4分钟
Égalité des chances6分钟
Simuler des prises de décision3分钟
Rechercher des erreurs dans un ensemble de données à l'aide de Facets4分钟
1 个练习
Questionnaire du module 46分钟
完成时间为 5 小时
Blocs-notes Python dans le cloud
Ce module concerne Cloud Datalab, l'environnement de développement que vous allez utiliser dans le cadre de cette spécialisation.
22 个视频 （总计 81 分钟）, 1 个阅读材料, 4 个测验
22 个视频
Cloud Datalab1分钟
Démonstration : Cloud Datalab1分钟
Processus de développement2分钟
Démonstration : transfert d'hébergement d'un bloc-notes Cloud Datalab3分钟
Utiliser des services gérés2分钟
Calcul et stockage4分钟
Présentation de Qwiklabs3分钟
Explication de l'atelier11分钟
Cloud Shell2分钟
Troisième évolution du cloud : services entièrement gérés1分钟
Troisième évolution du cloud : analyse des données sans serveur2分钟
Troisième évolution du cloud : BigQuery et Cloud Datalab52
Présentation de l'atelier : Analyse de données avec Datalab et BigQuery1分钟
Explication de l'atelier : Analyse de données avec Datalab et BigQuery11分钟
L'intelligence du ML2分钟
API Vision en action3分钟
API Video Intelligence3分钟
API Cloud Speech3分钟
Traduction avec l'API Natural Language4分钟
Présentation de l'atelier : API de ML pré-entraînées49
Explication de l'atelier9分钟
1 个阅读材料
Présentation de l'atelier sur la location d'une VM10分钟
1 个练习
Questionnaire du module 56分钟
关于 Google 云端平台
We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success.
关于 Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français 专项课程
Qu'est-ce que le machine learning et quels types de problèmes permet-il de résoudre ? Quelles sont les cinq phases permettant de traiter un cas d'utilisation à l'aide du machine learning, et pourquoi chaque étape est-elle essentielle ? Pourquoi les réseaux de neurones sont-ils désormais si courants ? Comment définir un problème d'apprentissage supervisé et trouver une solution adaptée et généralisable à l'aide de la descente de gradient et d'une méthode pertinente de création d'ensembles de données ? Apprenez à créer des modèles de machine learning distribués qui pourront évoluer dans TensorFlow, à adapter l'entraînement de ces modèles pour bénéficier d'une évolutivité horizontale et à obtenir des prédictions très performantes. Convertissez les données brutes en caractéristiques de sorte que les processus de ML soient en mesure d'identifier les propriétés importantes dans les données et générez des insights qui ont du sens en rapport avec la problématique. Enfin, découvrez comment intégrer à la fois la combinaison de paramètres permettant d'obtenir des modèles précis et généralisés, et une connaissance de la théorie indispensable pour résoudre des types spécifiques de problèmes de ML.
Vous expérimenterez le ML de bout en bout en commençant par créer une stratégie centrée sur le ML, puis en progressant dans le processus d'entraînement, d'optimisation et de production de modèles grâce à des ateliers pratiques faisant appel à Google Cloud Platform.
>>> En vous inscrivant à cette spécialisation vous acceptez les conditions d'utilisation de Qwiklabs décrites dans la FAQ et disponibles à l'adresse: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<
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