Ce cours présente l'approche TensorFlow de bas niveau et dresse la liste des concepts et API nécessaires pour la rédaction de modèles de machine learning distribués. Nous verrons comment appliquer une évolutivité horizontale à l'entraînement d'un modèle TensorFlow afin d'offrir des prédictions très pertinentes avec Cloud Machine Learning Engine. Objectifs du cours : Créer des modèles de machine learning dans TensorFlow Utiliser les bibliothèques TensorFlow pour résoudre des problèmes numériques Résoudre les problèmes et déboguer les erreurs de code courantes sur TensorFlow Utiliser tf.estimator pour créer, entraîner et évaluer un modèle de ML Entraîner et déployer les modèles de ML avant de les envoyer en production à grande échelle avec Cloud ML Engine
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français
Intro to TensorFlow en Français
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Programa - O que você aprenderá com este curso
Introduction
Nous utiliserons l'outil TensorFlow pour rédiger des programmes de machine learning. Par conséquent, ce cours comporte une présentation de TensorFlow. Lors du premier cours, vous avez appris à transposer les problèmes d'une entreprise en problèmes de machine learning. Dans le deuxième cours, vous avez compris le fonctionnement pratique du machine learning, et appris à créer des ensembles de données appliqués au machine learning. Maintenant que vous avez toutes les données en main, vous êtes prêt à commencer la rédaction de programmes de machine learning.
Core TensorFlow
Nous vous présenterons les principaux composants de TensorFlow, et vous pourrez vous exercer, à travers des ateliers pratiques, à créer des programmes de machine learning. Vous pourrez rédiger une évaluation paresseuse et des programmes impératifs, puis les comparer, travailler avec des graphes, des sessions et des variables, et enfin déboguer les programmes TensorFlow.
API Estimator
Au cours de ce module, nous allons vous présenter dans le détail l'API Estimator.
Effectuer le scaling des modèles TensorFlow avec CMLE
Nous allons voir comment transférer et entraîner votre modèle TensorFlow sur l'infrastructure gérée de GCP dédiée à l'entraînement et au déploiement de modèles de machine learning.
Récapitulatif
Voici un récapitulatif des sujets TensorFlow que nous avons abordés dans ce cours. Nous examinerons à nouveau le code Core TensorFlow et l'API Estimator, et nous finirons par effectuer le scaling de vos modèles de machine learning avec Cloud Machine Learning Engine.
Sobre Google Cloud
Sobre Programa de cursos integrados Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français
Perguntas Frequentes – FAQ
Posso assistir uma prévia do curso antes de me inscrever?
Sim, você pode assistir uma prévia do primeiro vídeo e ver programa do curso antes de se inscrever. Você precisa comprar o curso para ter acesso ao conteúdo não incluído na prévia.
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
Se decidir se inscrever no curso antes da data de início da sessão, terá acesso a todos os vídeos das palestras e leituras do curso. Também poderá enviar tarefas assim que a sessão começar.
O que recebo ao me inscrever?
Uma vez inscrito, e tão logo sua sessão tenha iniciado, você terá acesso a todos os vídeos e outros recursos, incluindo itens de leitura e fórum de discussão do curso. Você poderá ver e enviar tarefas práticas e concluir tarefas com nota atribuída obrigatórias para obter uma nota e um Certificado de Curso.
Quando receberei meu Certificado de Curso?
Se você concluir o curso com êxito, seu Certificado de Curso eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn.
Por que não posso assistir este curso como ouvinte?
Este curso é um dos poucos oferecidos pela Coursera que está disponível apenas para alunos que tenham pago ou recebido auxílio financeiro, quando disponível.
Qual é a política de reembolso?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
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