Требуется релевантный опыт.
Специализация Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Français
Apprenez à utiliser le ML avec Google Cloud. Découvrez et utilisez le machine learning de bout en bout en conditions réelles.
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Специализация: общие сведения
Проект прикладного обучения
Cette spécialisation comporte des ateliers pratiques à réaliser sur notre plate-forme Qwiklabs.
Ces ateliers vous permettent d'appliquer ce que vous apprenez dans les cours en vidéo. Les projets sont axés autour de thèmes tels que les produits Google Cloud Platform. Ces derniers sont d'ailleurs utilisés et configurés dans Qwiklabs. Vous développerez ainsi une expérience pratique des concepts expliqués dans les modules.
Требуется релевантный опыт.
О специализации
Пройти курсы
Специализация Coursera — это серия курсов, помогающих в совершенстве овладеть определенным навыком. Можно сразу записаться на специализацию или просмотреть курсы, из которых она состоит и выбрать тот, с которого вы хотите начать. Подписываясь на курс, который входит в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Можно завершить всего один курс, а потом сделать паузу в обучении или в любой момент отменить подписку. Отслеживайте свои курсы и прогресс на панели управления учащегося.
Практический проект
В каждой специализации есть практический проект, который нужно успешно выполнить, чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если для практического проекта в специализации предусмотрен отдельный курс, прежде чем начать его, необходимо завершить все остальные курсы.
Получите сертификат
Когда вы пройдете все курсы и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым можно поделиться с потенциальными работодателями и коллегами.

Специализация включает несколько курсов: 5
How Google does Machine Learning en Français
Qu'est-ce que le machine learning et quels types de problèmes permet-il de résoudre ? Google adopte une approche particulière du machine learning qui s'appuie non seulement sur les données, mais également sur la logique. Nous expliquerons l'utilité d'une telle définition pour les data scientists à l'heure de créer un pipeline de modèles de machine learning.
Launching into Machine Learning en Français
À partir de l'histoire du machine learning, nous examinons les raisons pour lesquelles les réseaux de neurones fonctionnent si bien de nos jours dans différents problèmes liés à la science des données. Nous évoquons ensuite la façon d'aborder un problème d'apprentissage supervisé et le moyen d'y répondre en utilisant la descente de gradient. Cela implique de créer des ensembles de données menant à une généralisation ; nous évoquons les méthodes pour y parvenir de façon reproductible en utilisant l'expérimentation.
Intro to TensorFlow en Français
Ce cours va vous expliquer comment exploiter la flexibilité et la facilité d'utilisation de TensorFlow 2.x et de Keras pour créer, entraîner et déployer des modèles de machine learning. Vous en apprendrez plus sur la hiérarchie de l'API TensorFlow 2.x et découvrirez les principaux composants de TensorFlow à travers divers exercices pratiques. Nous allons vous montrer comment travailler avec des ensembles de données et des colonnes de caractéristiques. Vous apprendrez à concevoir et à créer un pipeline de données d'entrée TensorFlow 2.x. À l'aide d'exercices pratiques, vous vous entraînerez à charger des données CSV, des tableaux Numpy, des données de texte et des images à l'aide de tf.Data.Dataset. Vous vous entraînerez également à créer des colonnes de caractéristiques numériques, catégorielles, en buckets et hachées.
Feature Engineering en Français
Vous voulez savoir comment améliorer la précision de vos modèles de ML ? Et quelles colonnes de données créent les caractéristiques les plus utiles ? Bienvenue dans "Extraction de caractéristiques". Nous allons passer en revue les bonnes et les mauvaises caractéristiques, et voir comment les prétraiter et les transformer pour les utiliser efficacement dans vos modèles.
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Google Cloud
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