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Gérer des projets d'apprentissage automatique avec Google Cloud

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Google Cloud Training

Instructeur : Google Cloud Training

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1 semaine à 10 heures une semaine
Apprenez à votre propre rythme
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La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • Explorez les cas d'utilisation courants de l'apprentissage automatique mis en œuvre par les entreprises.

  • Évaluez la faisabilité de votre propre cas d'utilisation du ML et sa capacité à avoir un impact significatif sur votre entreprise.

  • Identifier les exigences pour construire, entraîner et évaluer un modèle de ML.

  • Modélisation des données et des biais qui affectent la qualité des modèles de ML et reconnaissance des considérations clés pour la gestion des projets de ML.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : IA responsable
  • Catégorie : Cycle de vie des projets
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Analyse de valeur et de rentabilité
  • Catégorie : Éthique des données
  • Catégorie : Priorités de l'entreprise
  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : Études de faisabilité
  • Catégorie : Stratégie produit IA
  • Catégorie : Innovation
  • Catégorie : Stratégie en matière de données
  • Catégorie : Gouvernance de données

Détails à connaître

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Évaluations

6 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Transformation numérique à l'aide de l'IA/ML avec Google Cloud
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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 8 modules dans ce cours

Bienvenue dans le cours ! Dans ce module, vous rencontrerez le formateur et découvrirez le contenu du cours et la manière de commencer.

Inclus

1 vidéo2 lectures

Ce module commence par définir l'apprentissage automatique à un niveau élevé, puis vous aide à acquérir une compréhension approfondie de sa valeur pour les entreprises en examinant plusieurs exemples du monde réel. Il présente ensuite des projets d'apprentissage automatique et propose de s'exercer à l'aide d'un outil pour évaluer la faisabilité de plusieurs problèmes d'apprentissage automatique.

Inclus

4 vidéos1 lecture1 devoir

Ce module commence par définir l'apprentissage automatique à un niveau élevé, puis vous aide à acquérir une compréhension approfondie de sa valeur pour les entreprises en examinant plusieurs exemples du monde réel. Il présente ensuite des projets d'apprentissage automatique et propose de s'exercer à l'aide d'un outil pour évaluer la faisabilité de plusieurs problèmes d'apprentissage automatique.

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9 vidéos1 lecture1 devoir

Après avoir évalué la faisabilité de votre problème de ML supervisé, vous êtes prêt à passer à la phase suivante d'un projet de ML. Ce module explore les diverses considérations et exigences relatives à la construction d'un ensemble de données complet en vue de la formation, de l'évaluation et du déploiement d'un modèle de ML. Il inclut également deux démonstrations - Vision API et AutoML Vision - en tant qu'outils pertinents auxquels vous pouvez facilement accéder vous-même ou en partenariat avec un data scientist. Vous aurez également l'occasion d'essayer AutoML Vision avec le premier laboratoire pratique.

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6 vidéos1 devoir1 élément d'application

Les données dans le monde sont intrinsèquement biaisées, et ce biais peut être amplifié par des solutions ML. Dans ce module, vous découvrirez certains des biais les plus courants et la façon dont ils peuvent affecter ou nuire de manière disproportionnée à un individu ou à des groupes d'individus. Vous recevrez également des directives pour découvrir les biais possibles à chaque phase d'un projet de ML et des stratégies pour atteindre l'équité de ML autant que possible.

Inclus

6 vidéos1 devoir1 élément d'application

Ce module explore 5 thèmes généraux pour découvrir les cas d'utilisation de la ML dans le cadre des activités quotidiennes, suivis d'exemples concrets de clients. Vous découvrirez des applications créatives de la ML, telles que l'amélioration de la résolution des images ou la génération de musique.

Inclus

6 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application

Lorsque vous avez bien compris les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et les considérations à prendre en compte à chaque phase du projet, vous êtes prêt à découvrir les meilleures pratiques de gestion d'un projet d'apprentissage automatique. Ce module décrit 5 considérations clés pour gérer avec succès un projet de ML de bout en bout : identifier la valeur commerciale, développer une stratégie de données, établir une gouvernance des données, construire des équipes de ML réussies, et permettre une culture de l'innovation. Vous aurez également l'occasion de vous familiariser davantage avec l'un des outils de Google Cloud en effectuant un dernier laboratoire pratique : Évaluation d'un modèle ML avec BigQuery ML.

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7 vidéos1 devoir1 élément d'application

Ce module fournit un résumé des points clés abordés dans chacun des modules de la formation.

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MW
5

Révisé le 7 sept. 2020

GG
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Révisé le 18 juin 2020

JC
4

Révisé le 1 avr. 2020

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