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所在平台: Coursera专项课程 课程类别: 其他类别 大学或机构: CourseraNew |
课程主页: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-tensorflow-gcp-fr
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课程名称：法语机器学习与谷歌云平台的TensorFlow专业化 课程概述： 本课程旨在介绍机器学习的基本概念及其在各种问题中的应用。你将学习到机器学习的五个关键阶段，以及各个阶段的重要性。同时，将深入探讨为什么神经网络在当今的机器学习中如此普遍，如何准确地定义监督学习问题，并利用梯度下降和适当的数据集生成方法找到适应且具推广性的解决方案。 课程还将教授如何创建可扩展的分布式机器学习模型，利用TensorFlow进行训练和优化，以实现高效的预测。你将掌握如何将原始数据转化为特征，使机器学习过程能够识别数据中的重要属性，并提炼出有意义的洞察。此外，课程将重点介绍如何结合合适的参数组合，以获得精确且具通用性的模型，并涵盖必要的理论知识，帮助解决特定的机器学习问题。 通过参与本课程，你将体验到完整的机器学习流程，从制定以机器学习为中心的策略开始，逐步进行模型的训练、优化与部署，并通过实践工作坊的形式使用谷歌云平台进行实际操作。 课程链接：[机器学习与谷歌云平台](https://www.coursera.org/learn/google-machine-learning-fr)
Course Link: https://www.coursera.org/learn/google-machine-learning-fr
Name:How Google does Machine Learning en Français
Description:Offered by Google Cloud. "Quelles sont les bonnes pratiques pour implémenter le machine learning sur Google Cloud ? En quoi consiste la ... Enroll for free.
Course Link: https://www.coursera.org/learn/launching-machine-learning-fr
Name:Launching into Machine Learning en Français
Description:Offered by Google Cloud. Le cours commence par une discussion sur les données : vous découvrirez comment améliorer leur qualité et effectuer ... Enroll for free.
Course Link: https://www.coursera.org/learn/intro-tensorflow-fr
Name:Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud - Français
Description:Offered by Google Cloud. Ce cours porte sur la création de modèles de ML à l'aide de TensorFlow et Keras, l'amélioration de la précision des ... Enroll for free.
Course Link: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-fr
Name:Feature Engineering en Français
Description:Offered by Google Cloud. Ce cours présente les avantages liés à l'utilisation de Vertex AI Feature Store, ainsi que la manière d'améliorer ... Enroll for free.
Course Link: https://www.coursera.org/learn/art-science-ml-fr
Name:Art and Science of Machine Learning en Français
Description:Offered by Google Cloud. Bienvenue dans "Art and Science of Machine Learning". Ce cours se compose de 6 modules. Dans ce cours, nous allons ... Enroll for free.
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 <<<
