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Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP en Français · LearnSpace
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courseraIT и технологии

Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP en Français

Курс от Google Cloud
Средний≈ 8 чФранцузский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

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.

Навыки, которые вы освоите

Google Cloud PlatformModel TrainingUnstructured DataMachine LearningJupyterData PipelinesModel DeploymentApplied Machine LearningMLOps (Machine Learning Operations)Artificial IntelligenceTransfer LearningTensorflow

Программа курса

9 модулей · 45 учебных материалов

01Présentation1 материалов

Présentation du cours

Présentation du coursВидео
02Présentation de l'analyse et de l'IA5 материалов

Analyse et IA

Présentation du moduleВидеоQu'est-ce que l'IA ?ВидеоPrendre des décisions basées sur les données à partir d'analyses de données ad hocВидео

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Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP en Français
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Обучение на Coursera

≈ 8 ч

9 модулей

Язык: Французский

Субтитры: Английский

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Options pour les modèles de ML sur Google CloudВидео

Quiz

Présentation de l'analyse et de l'IAЗадание
03API de modèles de ML prédéfinies pour les données non structurées7 материалов

API de modèles de ML prédéfinies

Présentation du moduleВидеоLes données non structurées sont difficiles à traiterВидеоAPI de ML pour enrichir les donnéesВидеоPrésentation de l'atelier : Utiliser l'API Natural Language pour classer du texte non structuréВидеоCoursera : Premiers pas avec Google Cloud Platform et QwiklabsВидеоAtelier : Utiliser l'API Natural Language pour classer du texte non structuréВнешний инструмент

Quiz

API de modèles de ML prédéfinies pour les données non structuréesЗадание
04Analyse de big data avec Notebooks6 материалов

Analyse de big data avec Notebooks

Présentation du moduleВидеоQu'est-ce qu'un notebook ?ВидеоLa magie de BigQuery et la liaison avec PandasВидеоPrésentation de l'atelier : BigQuery dans JupyterLab sur Vertex AIВидеоAtelier : BigQuery dans JupyterLab sur Vertex AIВнешний инструмент

Quiz

Analyse de big data avec NotebooksЗадание
05Pipelines de ML de production8 материалов

Pipelines de ML de production

Présentation du moduleВидеоDifférentes façons d'exploiter le ML sur Google CloudВидеоVertex AI PipelinesВидеоTensorFlow HubВидеоPrésentation de l'atelier : Exécuter des pipelines sur Vertex AIВидеоAtelier : Exécuter des pipelines sur Vertex AIВнешний инструментRésuméВидео

Quiz

Pipelines de ML de productionЗадание
06Créer un modèle personnalisé avec SQL dans BigQuery ML9 материалов

BigQuery ML

Présentation du moduleВидеоBigQuery ML pour créer rapidement des modèlesВидеоModèles compatiblesВидеоPrésentation de l'atelier : Prédire la durée des trajets à vélo avec un modèle de régression dans BigQuery MLВидеоPrédire la durée des trajets à vélo avec un modèle de régression dans BigQuery MLВнешний инструментPrésentation de l'atelier : Recommandations de films dans BigQuery MLВидеоAtelier : Recommandations de films dans BigQuery MLВнешний инструментRésuméВидео

Quiz

Créer un modèle personnalisé avec SQL dans BigQuery MLЗадание
07 Créer un modèle personnalisé avec Vertex AI AutoML7 материалов

AutoML

Présentation du moduleВидеоPourquoi Auto ML ?ВидеоAutoML VisionВидеоService AutoML de traitement du langage naturelВидеоAutoML TablesВидеоRésuméВидео

Quiz

Créer un modèle personnalisé avec AutoML.Задание
08Résumé1 материалов

Résumé du cours

Résumé du coursВидео
09Ressources du cours1 материалов
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