Über diesen Kurs

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Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 14 Stunden zum Abschließen
Französisch
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Französisch

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

1 Minute zum Abschließen

Introduction

1 Minute zum Abschließen
1 Video (Gesamt 1 min)
3 Stunden zum Abschließen

Des données brutes aux caractéristiques

3 Stunden zum Abschließen
14 Videos (Gesamt 52 min)
14 Videos
Caractéristiques bonnes et mauvaises2m
Questionnaire : Les caractéristiques sont liées à l'objectif3m
Caractéristiques connues au moment de la prédiction3m
Questionnaire : Les caractéristiques sont connaissables au moment de la prédiction4m
Les caractéristiques doivent être numériques27
Questionnaire : Les caractéristiques doivent être numériques5m
Les caractéristiques doivent contenir suffisamment d'exemples1m
Questionnaire : Les caractéristiques doivent contenir suffisamment d'exemples (p1)2m
Questionnaire : Les caractéristiques doivent contenir suffisamment d'exemples (p2)2m
Introduire la perception humaine27
Représenter les caractéristiques8m
ML et statistiques3m
Solution de l'atelier : Améliorer la précision d'un modèle avec de nouvelles caractéristiques12m
2 praktische Übungen
Des données brutes aux caractéristiques30m
Représentation des caractéristiques30m
6 Stunden zum Abschließen

Prétraitement et création des caractéristiques

6 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 52 min)
10 Videos
Beam et Dataflow9m
Présentation de l'atelier : Pipeline Dataflow Simple19
Solution de l'atelier : Pipeline Dataflow simple6m
Pipelines de données évolutifs5m
Présentation de l'atelier : MapReduce dans Dataflow33
Solution de l'atelier : MapReduce dans Dataflow3m
Prétraitement avec Cloud Dataprep6m
Présentation de l'atelier : Calculer des caractéristiques sur une période dans Cloud Dataprep10m
Solution de l'atelier : Calculer des caractéristiques sur une période dans Cloud Dataprep36
3 praktische Übungen
Prétraitement et création des caractéristiques30m
Apache Beam et Cloud Dataflow30m
Représentation des caractéristiques30m
3 Stunden zum Abschließen

Croisement de caractéristiques

3 Stunden zum Abschließen
18 Videos (Gesamt 90 min)
18 Videos
Qu'est-ce qu'un croisement de caractéristiques ?5m
Discrétisation1m
Mémorisation et généralisation4m
Couleurs de taxis4m
Présentation de l'atelier : Croiser les caractéristiques pour créer un bon outil de classification26
Solution de l'atelier : Croiser les caractéristiques pour créer un bon outil de classification6m
Parcimonie + Questionnaire5m
Présentation de l'atelier : Privilégier la modération31
Solution de l'atelier : Privilégier la modération7m
Mettre en œuvre des croisements de caractéristiques5m
Intégrer des croisements de caractéristiques9m
Cas d'utilisation de l'extraction de caractéristiques6m
Créer des caractéristiques dans TensorFlow2m
Créer des caractéristiques dans DataFlow2m
Présentation de l'atelier : Améliorer un modèle de ML avec l'extraction de caractéristiques42
Solution de l'atelier (p1) : Bilan d'équité du ML3m
Solution de l'atelier (p2) : Améliorer un modèle de ML avec l'extraction de caractéristiques20m
1 praktische Übung
Croisement de caractéristiques30m
2 Stunden zum Abschließen

TF Transform

2 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 42 min)
7 Videos
TensorFlow Transform8m
Phase d'analyse3m
Phase de transformation4m
Système de diffusion compatible3m
Présentation de l'atelier : Explorer tf.transform1m
Solution de l'atelier : Explorer tf.transform19m
1 praktische Übung
tf.transform30m
3 Minuten zum Abschließen

Résumé

3 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 3 min)
1 Video

Über den Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français

Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Français

Häufig gestellte Fragen

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..