Acerca de este Curso

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel intermedio

Aprox. 10 horas para completar

Sugerido: 10 hours/week...

Francés (French)

Subtítulos: Francés (French), Portugués (de Brasil), Alemán (German), Inglés (English), Español (Spanish), Japonés...

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Los estudiantes que toman este Course son

  • Software Engineers

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
4 minutos para completar

Introduction

1 video (Total 4 minutos)
1 video
1 hora para completar

Le machine learning en pratique

10 videos (Total 62 minutos), 1 cuestionario
10 videos
Apprentissage supervisé5m
Régression et classification11m
Bref historique du ML : régression linéaire7m
Bref historique du ML : perceptron5m
Bref historique du ML : réseaux de neurones7m
Bref historique du ML : arbres de décision5m
Bref historique du ML : méthodes à noyau4m
Bref historique du ML : forêts d'arbres décisionnels4m
Bref historique du ML : réseaux de neurones modernes8m
1 ejercicio de práctica
Quiz du module6m
1 hora para completar

Optimisation

13 videos (Total 61 minutos), 1 cuestionario
13 videos
Définir des modèles de ML4m
Présentation de l'ensemble de données "natality"6m
Présentation des fonctions de perte6m
Descente de gradient5m
Résoudre des problèmes relatifs aux courbes de perte2m
Pièges relatifs aux modèles de ML6m
Atelier : Présentation de TensorFlow Playground6m
Atelier : TensorFlow Playground (niveau avancé)3m
Atelier : Utilisation des réseaux de neurones6m
Résoudre des problèmes relatifs aux courbes de perte1m
Statistiques de performances3m
Matrice de confusion5m
1 ejercicio de práctica
Quiz du module6m
3 horas para completar

Généralisation et échantillonnage

9 videos (Total 64 minutos), 3 cuestionarios
9 videos
Généralisation et modèles de ML6m
Comment déterminer le bon moment pour arrêter l'entraînement d'un modèle ?5m
Créer des échantillons reproductibles dans BigQuery6m
Démonstration : Fractionnement d'ensembles de données dans BigQuery8m
Présentation de l'atelier1m
Explication de l'atelier9m
Présentation de l'atelier2m
Explication de l'atelier23m
1 ejercicio de práctica
Questionnaire du module12m
3 minutos para completar

Résumé

1 video (Total 3 minutos)

Acerca de 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....

Acerca de Programa especializado Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français

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

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

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