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.
Launching into Machine Learning en Français
This course is part of Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Français Specialization
Instructor: Google Cloud Training
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What you'll learn
Expliquer comment améliorer la qualité des données et effectuer des analyses exploratoires
Créer et entraîner des modèles AutoML avec Vertex AI et BigQuery ML
Optimiser et évaluer des modèles à l'aide des fonctions de perte et des métriques de performances
Créer des ensembles de données d'entraînement, d'évaluation et de test reproductibles et évolutifs
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There are 8 modules in this course
Ce module présente le cours et ses objectifs.
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Dans ce module, nous verrons comment améliorer la qualité de nos données et effectuer une analyse exploratoire de celles-ci. Nous évoquerons également l'importance du nettoyage des données en machine learning et son impact sur leur qualité. Sachez par exemple que des valeurs manquantes peuvent fausser les résultats. Enfin, vous découvrirez pourquoi il est primordial d'explorer vos données. Une fois l'ensemble de données nettoyé, vous effectuerez une analyse exploratoire de celui-ci.
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9 videos1 reading1 quiz2 app items
Dans ce module, nous vous présenterons quelques-uns des principaux types de machine learning pour que vous puissiez progresser plus rapidement en tant qu'utilisateur du ML.
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6 videos1 reading1 quiz1 app item
Dans ce module, nous verrons comment entraîner des modèles AutoML à l'aide de Vertex AI.
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Dans ce module, nous vous présenterons BigQuery ML et ses fonctionnalités.
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7 videos1 reading1 quiz1 app item
Dans ce module, nous vous apprendrons à optimiser vos modèles de ML.
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12 videos1 reading1 quiz
Il est maintenant temps de répondre à une question plutôt bizarre : dans quels cas ne faut-il pas choisir le modèle de ML le plus précis ? Comme brièvement évoqué dans le module précédent sur l'optimisation, un modèle présentant une métrique de perte égale à zéro pour votre ensemble de données d'entraînement ne sera pas forcément efficace sur de nouvelles données réelles. Dans ce module, vous apprendrez à créer des ensembles de données d'entraînement, d'évaluation et de test reproductibles, ainsi qu'à définir des benchmarks de performances.
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Ce module résume le cours "Launching into Machine Learning".
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Reviewed on Mar 20, 2021
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