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Intermediate Level
Approx. 14 hours to complete
French
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Syllabus - What you will learn from this course

Week
1

Week 1

1 minute to complete

Introduction

1 minute to complete
1 video (Total 1 min)
3 hours to complete

Des données brutes aux caractéristiques

3 hours to complete
14 videos (Total 52 min)
14 videos
Caractéristiques bonnes et mauvaises2m
Questionnaire : Les caractéristiques sont liées à l'objectif3m
Caractéristiques connues au moment de la prédiction3m
Questionnaire : Les caractéristiques sont connaissables au moment de la prédiction4m
Les caractéristiques doivent être numériques27s
Questionnaire : Les caractéristiques doivent être numériques5m
Les caractéristiques doivent contenir suffisamment d'exemples1m
Questionnaire : Les caractéristiques doivent contenir suffisamment d'exemples (p1)2m
Questionnaire : Les caractéristiques doivent contenir suffisamment d'exemples (p2)2m
Introduire la perception humaine27s
Représenter les caractéristiques8m
ML et statistiques3m
Solution de l'atelier : Améliorer la précision d'un modèle avec de nouvelles caractéristiques12m
2 practice exercises
Des données brutes aux caractéristiques30m
Représentation des caractéristiques30m
5 hours to complete

Prétraitement et création des caractéristiques

5 hours to complete
10 videos (Total 52 min)
10 videos
Beam et Dataflow9m
Présentation de l'atelier : Pipeline Dataflow Simple19s
Solution de l'atelier : Pipeline Dataflow simple6m
Pipelines de données évolutifs5m
Présentation de l'atelier : MapReduce dans Dataflow33s
Solution de l'atelier : MapReduce dans Dataflow3m
Prétraitement avec Cloud Dataprep6m
Présentation de l'atelier : Calculer des caractéristiques sur une période dans Cloud Dataprep10m
Solution de l'atelier : Calculer des caractéristiques sur une période dans Cloud Dataprep36s
3 practice exercises
Prétraitement et création des caractéristiques30m
Apache Beam et Cloud Dataflow30m
Représentation des caractéristiques30m
3 hours to complete

Croisement de caractéristiques

3 hours to complete
18 videos (Total 90 min)
18 videos
Qu'est-ce qu'un croisement de caractéristiques ?5m
Discrétisation1m
Mémorisation et généralisation4m
Couleurs de taxis4m
Présentation de l'atelier : Croiser les caractéristiques pour créer un bon outil de classification26s
Solution de l'atelier : Croiser les caractéristiques pour créer un bon outil de classification6m
Parcimonie + Questionnaire5m
Présentation de l'atelier : Privilégier la modération31s
Solution de l'atelier : Privilégier la modération7m
Mettre en œuvre des croisements de caractéristiques5m
Intégrer des croisements de caractéristiques9m
Cas d'utilisation de l'extraction de caractéristiques6m
Créer des caractéristiques dans TensorFlow2m
Créer des caractéristiques dans DataFlow2m
Présentation de l'atelier : Améliorer un modèle de ML avec l'extraction de caractéristiques42s
Solution de l'atelier (p1) : Bilan d'équité du ML3m
Solution de l'atelier (p2) : Améliorer un modèle de ML avec l'extraction de caractéristiques20m
1 practice exercise
Croisement de caractéristiques30m
2 hours to complete

TF Transform

2 hours to complete
7 videos (Total 42 min)
7 videos
TensorFlow Transform8m
Phase d'analyse3m
Phase de transformation4m
Système de diffusion compatible3m
Présentation de l'atelier : Explorer tf.transform1m
Solution de l'atelier : Explorer tf.transform19m
1 practice exercise
tf.transform30m
3 minutes to complete

Résumé

3 minutes to complete
1 video (Total 3 min)
1 video

About the Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français Specialization

Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français

Frequently Asked Questions

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