Coursera
Free Online Course (Audit)
French
Paid Certificate Available
2 weeks long, 7-8 hours worth of material
selfpaced
Overview
Class Central Tips
Appliqué aux pipelines de données, le machine learning facilite l'extraction d'informations exploitables à partir des données des entreprises. Dans ce cours, vous allez étudier différentes manières d'inclure le machine learning dans les pipelines de données sur Google Cloud Platform, selon le niveau de personnalisation requis. Dans le cas d'une personnalisation faible ou absente, ce cours présente la méthode AutoML. Pour des capacités d'apprentissage automatique plus personnalisées, il introduit AI Platform Notebooks et BigQuery Machine Learning. Dans ce cours, vous trouverez également des instructions permettant de créer des solutions de machine learning à l'aide de Kubeflow. Vous apprendrez, dans le cadre d'exercices pratiques, à créer des modèles de machine learning sur Google Cloud Platform avec QuikLabs.
Syllabus
- Introduction
- Ce module présente le cours et les points abordés.
- Introduction à l'analyse et à l'IA
- Ce module aborde les options de machine learning disponibles dans GCP.
- API de modèles de machine learning préconfigurées pour les données non structurées
- Ce module explique comment utiliser les API de machine learning préconfigurées pour vos données non structurées.
- Analyse big data avec Cloud AI Platform Notebooks
- Ce module explique comment utiliser AI Platform Notebooks.
- Création de modèles de machine learning personnalisés
- Dans ce module, vous allez apprendre à créer des modèles de machine learning personnalisés et découvrir les outils Kubeflow et AI Hub.
- Création de modèles personnalisés avec SQL dans BigQuery ML
- Ce module aborde BigQuery ML.
- Création de modèles personnalisés avec Cloud AutoML
- Ce module explique comment créer des modèles performants avec Cloud AutoML, sans codage.
- Résumé
- Ce module récapitule les thèmes abordés dans le cours.
Taught by
Google Cloud Training
