Informações sobre o curso
100% online

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Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário

Nível intermediário

Horas para completar

Aprox. 4 horas para completar

Sugerido: 8 hours/week...
Idiomas disponíveis

Francês

Legendas: Francês, Portuguese (Brazilian), Alemão, Inglês, Espanhol, Japonês...
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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Horas para completar
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 (Total 4 mín.) min)
Video1 vídeos
Horas para completar
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 (Total 62 mín.) 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
Horas para completar
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 (Total 61 mín.) min), 1 teste
Video13 videos
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
Horas para completar
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 (Total 64 mín.) 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
Horas para completar
3 minutos para concluir

Résumé

...
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1 vídeo (total de (Total 3 mín.) 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....

Sobre o Programa de cursos integrados Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform

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

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.