Class Central Tips
Google aborde le machine learning d'une façon particulière, qui consiste à fournir une plate-forme unifiée pour les ensembles de données gérés, ainsi qu'un magasin de caractéristiques et un moyen de créer, d'entraîner et de déployer des modèles de machine learning sans écrire une seule ligne de code. Il s'agit également de permettre aux utilisateurs d'étiqueter les données et de créer des notebooks Workbench à l'aide de frameworks tels que TensorFlow, Scikit Learn, Pytorch et R. Avec notre plate-forme Vertex AI, il est également possible d'entraîner des modèles personnalisés, de créer des pipelines de composants, ainsi que de générer des prédictions en ligne et par lot. Dans ce cours, nous aborderons les cinq phases permettant de convertir un cas d'utilisation pour le traiter à l'aide du machine learning, avant de déterminer pourquoi chacune d'elles est importante. Nous étudierons également les biais que le machine learning peut amplifier, puis nous apprendrons à les repérer."