Intro to TensorFlow en Français

Ce cours va vous expliquer comment exploiter la flexibilité et la facilité d'utilisation de TensorFlow 2.x et de Keras pour créer, entraîner et déployer des modèles de machine learning. Vous en apprendrez plus sur la hiérarchie de l'API TensorFlow 2.x et découvrirez les principaux composants de TensorFlow à travers divers exercices pratiques. Nous allons vous montrer comment travailler avec des ensembles de données et des colonnes de caractéristiques. Vous apprendrez à concevoir et à créer un pipeline de données d'entrée TensorFlow 2.x. À l'aide d'exercices pratiques, vous vous entraînerez à charger des données CSV, des tableaux Numpy, des données de texte et des images à l'aide de tf.Data.Dataset. Vous vous entraînerez également à créer des colonnes de caractéristiques numériques, catégorielles, en buckets et hachées.

Nous vous présenterons l'API séquentielle Keras et l'API fonctionnelle Keras pour vous montrer comment créer des modèles de deep learning. Nous aborderons les fonctions d'activation, la perte et l'optimisation. Nos ateliers pratiques sur les notebooks Jupyter vous permettent de créer des modèles de machine learning à régression linéaire basique, à régression logistique basique et à régression logistique avancée. Vous apprendrez à entraîner, à déployer et à mettre en production des modèles de machine learning à grande échelle avec Cloud AI Platform.

Introduction
-Nous utiliserons l'outil TensorFlow pour rédiger des programmes de machine learning. Par conséquent, ce cours comporte une présentation de TensorFlow. Lors du premier cours, vous avez appris à transposer les problèmes d'une entreprise en problèmes de machine learning. Dans le deuxième cours, vous avez compris le fonctionnement pratique du machine learning, et appris à créer des ensembles de données appliqués au machine learning. Maintenant que vous avez toutes les données en main, vous êtes prêt à commencer la rédaction de programmes de machine learning.

Core TensorFlow
-Nous vous présenterons les principaux composants de TensorFlow, et vous pourrez vous exercer, à travers des ateliers pratiques, à créer des programmes de machine learning. Vous pourrez rédiger une évaluation paresseuse et des programmes impératifs, puis les comparer, travailler avec des graphes, des sessions et des variables, et enfin déboguer les programmes TensorFlow.

API Estimator
-Au cours de ce module, nous allons vous présenter dans le détail l'API Estimator.

Effectuer le scaling des modèles TensorFlow avec CMLE
-Nous allons voir comment transférer et entraîner votre modèle TensorFlow sur l'infrastructure gérée de GCP dédiée à l'entraînement et au déploiement de modèles de machine learning.

Récapitulatif
-Voici un récapitulatif des sujets TensorFlow que nous avons abordés dans ce cours. Nous examinerons à nouveau le code Core TensorFlow et l'API Estimator, et nous finirons par effectuer le scaling de vos modèles de machine learning avec Cloud Machine Learning Engine.