課程信息

可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
中級
完成時間大約為6 小時
法語(French)
字幕:法語(French), 巴西葡萄牙語, 德語(German), 英語(English), 西班牙語(Spanish), 日語...
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教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

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完成時間為 4 分鐘

Introduction

完成時間為 4 分鐘
1 個視頻 (總計 4 分鐘)
1 個視頻
完成時間為 1 小時

Le machine learning en pratique

完成時間為 1 小時
10 個視頻 (總計 62 分鐘)
10 個視頻
Apprentissage supervisé5分鐘
Régression et classification11分鐘
Bref historique du ML : régression linéaire7分鐘
Bref historique du ML : perceptron5分鐘
Bref historique du ML : réseaux de neurones7分鐘
Bref historique du ML : arbres de décision5分鐘
Bref historique du ML : méthodes à noyau4分鐘
Bref historique du ML : forêts d'arbres décisionnels4分鐘
Bref historique du ML : réseaux de neurones modernes8分鐘
1 個練習
Quiz du module6分鐘
完成時間為 1 小時

Optimisation

完成時間為 1 小時
13 個視頻 (總計 61 分鐘)
13 個視頻
Définir des modèles de ML4分鐘
Présentation de l'ensemble de données "natality"6分鐘
Présentation des fonctions de perte6分鐘
Descente de gradient5分鐘
Résoudre des problèmes relatifs aux courbes de perte2分鐘
Pièges relatifs aux modèles de ML6分鐘
Atelier : Présentation de TensorFlow Playground6分鐘
Atelier : TensorFlow Playground (niveau avancé)3分鐘
Atelier : Utilisation des réseaux de neurones6分鐘
Résoudre des problèmes relatifs aux courbes de perte1分鐘
Statistiques de performances3分鐘
Matrice de confusion5分鐘
1 個練習
Quiz du module6分鐘
完成時間為 3 小時

Généralisation et échantillonnage

完成時間為 3 小時
9 個視頻 (總計 64 分鐘)
9 個視頻
Généralisation et modèles de ML6分鐘
Comment déterminer le bon moment pour arrêter l'entraînement d'un modèle ?5分鐘
Créer des échantillons reproductibles dans BigQuery6分鐘
Démonstration : Fractionnement d'ensembles de données dans BigQuery8分鐘
Présentation de l'atelier1分鐘
Explication de l'atelier9分鐘
Présentation de l'atelier2分鐘
Explication de l'atelier23分鐘
1 個練習
Questionnaire du module12分鐘
完成時間為 3 分鐘

Résumé

完成時間為 3 分鐘
1 個視頻 (總計 3 分鐘)
1 個視頻

關於 Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français 專項課程

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. >>> En vous inscrivant à cette spécialisation vous acceptez les conditions d'utilisation de Qwiklabs décrites dans la FAQ et disponibles à l'adresse: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français

常見問題

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