About this Course
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French

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Syllabus - What you will learn from this course

Week
1
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4 minutes to complete

Introduction

Dans ce cours, nous vous enseignerons les connaissances fondamentales en matière de ML pour que vous puissiez comprendre la terminologie que nous utiliserons au cours de cette spécialisation. Grâce aux spécialistes du machine learning de Google, vous découvrirez également des astuces pratiques, ainsi que les écueils à éviter. À la fin du cours, vous disposerez du code et des connaissances nécessaires pour lancer vos propres modèles de ML....
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1 video (Total 4 min)
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Le machine learning en pratique

Dans ce module, nous vous présentons certains des principaux types de machine learning et aborderons son histoire, des débuts jusqu'à l'apogée. Vous pourrez ainsi rapidement vous familiariser avec le ML....
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10 videos (Total 62 min), 1 quiz
Video10 videos
Apprentissage supervisé5m
Régression et classification11m
Bref historique du ML : régression linéaire7m
Bref historique du ML : perceptron5m
Bref historique du ML : réseaux de neurones7m
Bref historique du ML : arbres de décision5m
Bref historique du ML : méthodes à noyau4m
Bref historique du ML : forêts d'arbres décisionnels4m
Bref historique du ML : réseaux de neurones modernes8m
Quiz1 practice exercise
Quiz du module6m
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1 hour to complete

Optimisation

Dans ce module, nous vous guidons sur la voie qui vous permettra d'optimiser vos modèles de ML....
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13 videos (Total 61 min), 1 quiz
Video13 videos
Définir des modèles de ML4m
Présentation de l'ensemble de données "natality"6m
Présentation des fonctions de perte6m
Descente de gradient5m
Résoudre des problèmes relatifs aux courbes de perte2m
Pièges relatifs aux modèles de ML6m
Atelier : Présentation de TensorFlow Playground6m
Atelier : TensorFlow Playground (niveau avancé)3m
Atelier : Utilisation des réseaux de neurones6m
Résoudre des problèmes relatifs aux courbes de perte1m
Statistiques de performances3m
Matrice de confusion5m
Quiz1 practice exercise
Quiz du module6m
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3 hours to complete

Généralisation et échantillonnage

Penchons-nous maintenant sur une question un peu particulière : dans quelles conditions est-il préférable de ne pas choisir le modèle ML le plus précis ? Comme nous en avons déjà parlé lors du module précédent sur l'optimisation, ce n'est pas parce que le modèle appliqué à un ensemble de données d'apprentissage présente un taux de perte égal à zéro qu'il sera performant pour de nouvelles données réelles....
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9 videos (Total 64 min), 3 quizzes
Video9 videos
Généralisation et modèles de ML6m
Comment déterminer le bon moment pour arrêter l'entraînement d'un modèle ?5m
Créer des échantillons reproductibles dans BigQuery6m
Démonstration : Fractionnement d'ensembles de données dans BigQuery8m
Présentation de l'atelier1m
Explication de l'atelier9m
Présentation de l'atelier2m
Explication de l'atelier23m
Quiz1 practice exercise
Questionnaire du module12m
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3 minutes to complete

Résumé

...
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1 video (Total 3 min)

About Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

About the Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform Specialization

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....
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform

Frequently Asked Questions

  • Once you enroll for a Certificate, you’ll have access to all videos, quizzes, and programming assignments (if applicable). Peer review assignments can only be submitted and reviewed once your session has begun. If you choose to explore the course without purchasing, you may not be able to access certain assignments.

  • When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

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