courseraАнализ данных

Launching into Machine Learning en Français

Курс от Google Cloud

Начальный≈ 15.1 чФранцузский

О курсе

Le cours commence par une discussion sur les données : vous découvrirez comment améliorer leur qualité et effectuer des analyses exploratoires. Ensuite, nous vous présenterons Vertex AI AutoML et vous expliquerons comment créer, entraîner et déployer un modèle de machine learning (ML) sans écrire une ligne de code. Vous découvrirez également les avantages de BigQuery ML. Enfin, nous verrons comment optimiser un modèle de ML, et en quoi la généralisation ainsi que l'échantillonnage peuvent vous aider à évaluer la qualité des modèles de ML destinés à un entraînement personnalisé.

Навыки, которые вы освоите

Model Evaluation Model Training Model Optimization Model Deployment Exploratory Data Analysis Business Metrics Sampling (Statistics)Data Quality Data Analysis Machine Learning Algorithms Statistical Methods Applied Machine Learning Google Cloud Platform Data Preprocessing Machine Learning

Программа курса

5 модулей · 40 учебных материалов

01Introduction1 материалов

Introduction au machine learning (ML)

IntroductionВидео

02Le machine learning en pratique12 материалов

Introduction au machine learning en pratique

IntroductionВидео

Apprentissage supervisé

Apprentissage superviséВидео Régression et classificationВидео

Учитесь у экспертов

Google Cloud Training

Преподаватель курса

Launching into Machine Learning en Français

О курсе

Навыки, которые вы освоите

Программа курса

Introduction au machine learning (ML)

Introduction au machine learning en pratique

Apprentissage supervisé

Учитесь у экспертов

Google Cloud Training

Histoire du machine learning

Quiz du module

Introduction à l'optimisation

Définir des modèles de machine learning

Présentation des fonctions de perte

Descente de gradient

TensorFlow Playground

Métriques de performance

Quiz du module

Présentation de la généralisation et de l'échantillonnage

Généralisation

Échantillonnage

Démonstration expliquant comment diviser des ensembles de données dans BigQuery

Atelier : Diviser les ensembles de données de façon reproductible

Atelier : Explorer et créer des ensembles de données de ML

Questionnaire du module

Résumé