Об этом курсе
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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Программа курса: что вы изучите

Week
1
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4 минуты на завершение

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 видео (всего 4 мин.)
Video1 видео
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1 ч. на завершение

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 видео (всего 62 мин.), 1 тест
Video10 видео
Apprentissage supervisé5мин
Régression et classification11мин
Bref historique du ML : régression linéaire7мин
Bref historique du ML : perceptron5мин
Bref historique du ML : réseaux de neurones7мин
Bref historique du ML : arbres de décision5мин
Bref historique du ML : méthodes à noyau4мин
Bref historique du ML : forêts d'arbres décisionnels4мин
Bref historique du ML : réseaux de neurones modernes8мин
Quiz1 практическое упражнение
Quiz du module6мин
Clock
1 ч. на завершение

Optimisation

Dans ce module, nous vous guidons sur la voie qui vous permettra d'optimiser vos modèles de ML....
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13 видео (всего 61 мин.), 1 тест
Video13 видео
Définir des modèles de ML4мин
Présentation de l'ensemble de données "natality"6мин
Présentation des fonctions de perte6мин
Descente de gradient5мин
Résoudre des problèmes relatifs aux courbes de perte2мин
Pièges relatifs aux modèles de ML6мин
Atelier : Présentation de TensorFlow Playground6мин
Atelier : TensorFlow Playground (niveau avancé)3мин
Atelier : Utilisation des réseaux de neurones6мин
Résoudre des problèmes relatifs aux courbes de perte1мин
Statistiques de performances3мин
Matrice de confusion5мин
Quiz1 практическое упражнение
Quiz du module6мин
Clock
3 ч. на завершение

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 видео (всего 64 мин.), 3 тестов
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Généralisation et modèles de ML6мин
Comment déterminer le bon moment pour arrêter l'entraînement d'un modèle ?5мин
Créer des échantillons reproductibles dans BigQuery6мин
Démonstration : Fractionnement d'ensembles de données dans BigQuery8мин
Présentation de l'atelier1мин
Explication de l'atelier9мин
Présentation de l'atelier2мин
Explication de l'atelier23мин
Quiz1 практическое упражнение
Questionnaire du module12мин
Clock
3 минуты на завершение

Résumé

...
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1 видео (всего 3 мин.)
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Преподаватель

О 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....

Часто задаваемые вопросы

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