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Средний уровень
Прибл. 14 часов на выполнение
Французский
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Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

1 минута на завершение

Introduction

1 минута на завершение
1 видео ((всего 1 мин.))
3 ч. на завершение

Des données brutes aux caractéristiques

3 ч. на завершение
14 видео ((всего 52 мин.))
14 видео
Caractéristiques bonnes et mauvaises2мин
Questionnaire : Les caractéristiques sont liées à l'objectif3мин
Caractéristiques connues au moment de la prédiction3мин
Questionnaire : Les caractéristiques sont connaissables au moment de la prédiction4мин
Les caractéristiques doivent être numériques27
Questionnaire : Les caractéristiques doivent être numériques5мин
Les caractéristiques doivent contenir suffisamment d'exemples1мин
Questionnaire : Les caractéristiques doivent contenir suffisamment d'exemples (p1)2мин
Questionnaire : Les caractéristiques doivent contenir suffisamment d'exemples (p2)2мин
Introduire la perception humaine27
Représenter les caractéristiques8мин
ML et statistiques3мин
Solution de l'atelier : Améliorer la précision d'un modèle avec de nouvelles caractéristiques12мин
2 практических упражнения
Des données brutes aux caractéristiques30мин
Représentation des caractéristiques30мин
6 ч. на завершение

Prétraitement et création des caractéristiques

6 ч. на завершение
10 видео ((всего 52 мин.))
10 видео
Beam et Dataflow9мин
Présentation de l'atelier : Pipeline Dataflow Simple19
Solution de l'atelier : Pipeline Dataflow simple6мин
Pipelines de données évolutifs5мин
Présentation de l'atelier : MapReduce dans Dataflow33
Solution de l'atelier : MapReduce dans Dataflow3мин
Prétraitement avec Cloud Dataprep6мин
Présentation de l'atelier : Calculer des caractéristiques sur une période dans Cloud Dataprep10мин
Solution de l'atelier : Calculer des caractéristiques sur une période dans Cloud Dataprep36
3 практических упражнения
Prétraitement et création des caractéristiques30мин
Apache Beam et Cloud Dataflow30мин
Représentation des caractéristiques30мин
3 ч. на завершение

Croisement de caractéristiques

3 ч. на завершение
18 видео ((всего 90 мин.))
18 видео
Qu'est-ce qu'un croisement de caractéristiques ?5мин
Discrétisation1мин
Mémorisation et généralisation4мин
Couleurs de taxis4мин
Présentation de l'atelier : Croiser les caractéristiques pour créer un bon outil de classification26
Solution de l'atelier : Croiser les caractéristiques pour créer un bon outil de classification6мин
Parcimonie + Questionnaire5мин
Présentation de l'atelier : Privilégier la modération31
Solution de l'atelier : Privilégier la modération7мин
Mettre en œuvre des croisements de caractéristiques5мин
Intégrer des croisements de caractéristiques9мин
Cas d'utilisation de l'extraction de caractéristiques6мин
Créer des caractéristiques dans TensorFlow2мин
Créer des caractéristiques dans DataFlow2мин
Présentation de l'atelier : Améliorer un modèle de ML avec l'extraction de caractéristiques42
Solution de l'atelier (p1) : Bilan d'équité du ML3мин
Solution de l'atelier (p2) : Améliorer un modèle de ML avec l'extraction de caractéristiques20мин
1 практическое упражнение
Croisement de caractéristiques30мин
2 ч. на завершение

TF Transform

2 ч. на завершение
7 видео ((всего 42 мин.))
7 видео
TensorFlow Transform8мин
Phase d'analyse3мин
Phase de transformation4мин
Système de diffusion compatible3мин
Présentation de l'atelier : Explorer tf.transform1мин
Solution de l'atelier : Explorer tf.transform19мин
1 практическое упражнение
tf.transform30мин
3 минуты на завершение

Résumé

3 минуты на завершение
1 видео ((всего 3 мин.))
1 видео
Résumé3мин

Специализация Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français: общие сведения

Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français

Часто задаваемые вопросы

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