课程信息
Après avoir présenté un historique du machine learning, nous étudierons pourquoi les réseaux de neurones sont aujourd'hui parfaitement adaptés à diverses problématiques. Nous apprendrons ensuite à définir un problème d'apprentissage supervisé et à trouver une solution adaptée à l'aide d'une descente de gradient. Ce processus implique la création d'ensembles de données permettant la généralisation. Nous examinerons comment procéder à cette opération de façon reproductible de sorte que l'expérimentation soit possible. Objectifs du cours : Déterminer pourquoi le deep learning est désormais si courant Optimiser et évaluer des modèles en utilisant des fonctions de perte et des statistiques de performances Corriger les problèmes courants liés au machine learning Créer des ensembles de données de formation, d'évaluation et de test reproductibles et évolutifs...
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100% 在线课程

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可灵活调整截止日期

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Intermediate Level

中级

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Approx. 4 hours to complete

建议:7 hours/week...
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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

Week
1
Clock
完成时间为 4 分钟

Introduction

Dans ce cours, nous vous enseignerons les connaissances fondamentales en matière de ML pour que vous puissiez comprendre la terminologie que nous utiliserons au cours de cette spécialisation. Grâce aux spécialistes du machine learning de Google, vous découvrirez également des astuces pratiques, ainsi que les écueils à éviter. À la fin du cours, vous disposerez du code et des connaissances nécessaires pour lancer vos propres modèles de ML....
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1 个视频(共 4 分钟)
Video1 个视频
Clock
完成时间为 1 小时

Le machine learning en pratique

Dans ce module, nous vous présentons certains des principaux types de machine learning et aborderons son histoire, des débuts jusqu'à l'apogée. Vous pourrez ainsi rapidement vous familiariser avec le ML....
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10 个视频(共 62 分钟), 1 个测验
Video10 个视频
Apprentissage supervisé5分钟
Régression et classification11分钟
Bref historique du ML : régression linéaire7分钟
Bref historique du ML : perceptron5分钟
Bref historique du ML : réseaux de neurones7分钟
Bref historique du ML : arbres de décision5分钟
Bref historique du ML : méthodes à noyau4分钟
Bref historique du ML : forêts d'arbres décisionnels4分钟
Bref historique du ML : réseaux de neurones modernes8分钟
Quiz1 个练习
Quiz du module6分钟
Clock
完成时间为 1 小时

Optimisation

Dans ce module, nous vous guidons sur la voie qui vous permettra d'optimiser vos modèles de ML....
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13 个视频(共 61 分钟), 1 个测验
Video13 个视频
Définir des modèles de ML4分钟
Présentation de l'ensemble de données "natality"6分钟
Présentation des fonctions de perte6分钟
Descente de gradient5分钟
Résoudre des problèmes relatifs aux courbes de perte2分钟
Pièges relatifs aux modèles de ML6分钟
Atelier : Présentation de TensorFlow Playground6分钟
Atelier : TensorFlow Playground (niveau avancé)3分钟
Atelier : Utilisation des réseaux de neurones6分钟
Résoudre des problèmes relatifs aux courbes de perte1分钟
Statistiques de performances3分钟
Matrice de confusion5分钟
Quiz1 个练习
Quiz du module6分钟
Clock
完成时间为 3 小时

Généralisation et échantillonnage

Penchons-nous maintenant sur une question un peu particulière : dans quelles conditions est-il préférable de ne pas choisir le modèle ML le plus précis ? Comme nous en avons déjà parlé lors du module précédent sur l'optimisation, ce n'est pas parce que le modèle appliqué à un ensemble de données d'apprentissage présente un taux de perte égal à zéro qu'il sera performant pour de nouvelles données réelles....
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9 个视频(共 64 分钟), 3 个测验
Video9 个视频
Généralisation et modèles de ML6分钟
Comment déterminer le bon moment pour arrêter l'entraînement d'un modèle ?5分钟
Créer des échantillons reproductibles dans BigQuery6分钟
Démonstration : Fractionnement d'ensembles de données dans BigQuery8分钟
Présentation de l'atelier1分钟
Explication de l'atelier9分钟
Présentation de l'atelier2分钟
Explication de l'atelier23分钟
Quiz1 个练习
Questionnaire du module12分钟
Clock
完成时间为 3 分钟

Résumé

...
Reading
1 个视频(共 3 分钟)
Video1 个视频

关于 Google Cloud

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....

常见问题

  • Once you enroll for a Certificate, you’ll have access to all videos, quizzes, and programming assignments (if applicable). Peer review assignments can only be submitted and reviewed once your session has begun. If you choose to explore the course without purchasing, you may not be able to access certain assignments.

  • When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

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