Informações sobre o curso
Après avoir présenté un historique du machine learning, nous étudierons pourquoi les réseaux de neurones sont aujourd'hui parfaitement adaptés à diverses problématiques. Nous apprendrons ensuite à définir un problème d'apprentissage supervisé et à trouver une solution adaptée à l'aide d'une descente de gradient. Ce processus implique la création d'ensembles de données permettant la généralisation. Nous examinerons comment procéder à cette opération de façon reproductible de sorte que l'expérimentation soit possible. Objectifs du cours : Déterminer pourquoi le deep learning est désormais si courant Optimiser et évaluer des modèles en utilisant des fonctions de perte et des statistiques de performances Corriger les problèmes courants liés au machine learning Créer des ensembles de données de formation, d'évaluation et de test reproductibles et évolutifs...
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Programa - O que você aprenderá com este curso

Week
1
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4 minutos para concluir

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 vídeo (Total de 4 min)
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1 hora para concluir

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 vídeos (Total de 62 min), 1 teste
Video10 videos
Apprentissage supervisé5min
Régression et classification11min
Bref historique du ML : régression linéaire7min
Bref historique du ML : perceptron5min
Bref historique du ML : réseaux de neurones7min
Bref historique du ML : arbres de décision5min
Bref historique du ML : méthodes à noyau4min
Bref historique du ML : forêts d'arbres décisionnels4min
Bref historique du ML : réseaux de neurones modernes8min
Quiz1 exercício prático
Quiz du module6min
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1 hora para concluir

Optimisation

Dans ce module, nous vous guidons sur la voie qui vous permettra d'optimiser vos modèles de ML....
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13 vídeos (Total de 61 min), 1 teste
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Définir des modèles de ML4min
Présentation de l'ensemble de données "natality"6min
Présentation des fonctions de perte6min
Descente de gradient5min
Résoudre des problèmes relatifs aux courbes de perte2min
Pièges relatifs aux modèles de ML6min
Atelier : Présentation de TensorFlow Playground6min
Atelier : TensorFlow Playground (niveau avancé)3min
Atelier : Utilisation des réseaux de neurones6min
Résoudre des problèmes relatifs aux courbes de perte1min
Statistiques de performances3min
Matrice de confusion5min
Quiz1 exercício prático
Quiz du module6min
Clock
3 horas para concluir

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 vídeos (Total de 64 min), 3 testes
Video9 videos
Généralisation et modèles de ML6min
Comment déterminer le bon moment pour arrêter l'entraînement d'un modèle ?5min
Créer des échantillons reproductibles dans BigQuery6min
Démonstration : Fractionnement d'ensembles de données dans BigQuery8min
Présentation de l'atelier1min
Explication de l'atelier9min
Présentation de l'atelier2min
Explication de l'atelier23min
Quiz1 exercício prático
Questionnaire du module12min
Clock
3 minutos para concluir

Résumé

...
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1 vídeo (Total de 3 min)
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Sobre 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....

Perguntas Frequentes – FAQ

  • 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 purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, 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.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.