课程信息

可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
中级
完成时间大约为6 小时
法语(French)
字幕:法语(French), 巴西葡萄牙语, 德语(German), 英语(English), 西班牙语(Spanish), 日语...
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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1

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完成时间为 4 分钟

Introduction

完成时间为 4 分钟
1 个视频 (总计 4 分钟)
1 个视频
完成时间为 1 小时

Le machine learning en pratique

完成时间为 1 小时
10 个视频 (总计 62 分钟)
10 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
1 个练习
Quiz du module6分钟
完成时间为 1 小时

Optimisation

完成时间为 1 小时
13 个视频 (总计 61 分钟)
13 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
1 个练习
Quiz du module6分钟
完成时间为 3 小时

Généralisation et échantillonnage

完成时间为 3 小时
9 个视频 (总计 64 分钟)
9 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
1 个练习
Questionnaire du module12分钟
完成时间为 3 分钟

Résumé

完成时间为 3 分钟
1 个视频 (总计 3 分钟)
1 个视频

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 <<<...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français

常见问题

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