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완료하는 데 약 10시간 필요

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프랑스어

자막: 프랑스어, 포르투갈어 (브라질), 독일어, 영어, 스페인어, 일본어...
Course을(를) 수강하는 학습자
  • Software Engineers

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    강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

    1
    완료하는 데 4분 필요

    Introduction

    1개 동영상 (총 4분)
    1개의 동영상
    완료하는 데 1시간 필요

    Le machine learning en pratique

    10개 동영상 (총 62분), 1 quiz
    10개의 동영상
    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
    1개 연습문제
    Quiz du module6m
    완료하는 데 1시간 필요

    Optimisation

    13개 동영상 (총 61분), 1 quiz
    13개의 동영상
    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
    1개 연습문제
    Quiz du module6m
    완료하는 데 3시간 필요

    Généralisation et échantillonnage

    9개 동영상 (총 64분), 3 quizzes
    9개의 동영상
    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
    1개 연습문제
    Questionnaire du module12m
    완료하는 데 3분 필요

    Résumé

    1개 동영상 (총 3분)
    1개의 동영상

    Google 클라우드 정보

    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....

    Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français 전문 분야 정보

    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

    자주 묻는 질문

    • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

    • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

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