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Google Cloud

Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP en Français

Google Cloud and Google via Coursera

Overview

En intégrant le machine learning à des pipelines de données, les entreprises peuvent dégager davantage d'insights de leurs données. Ce cours passera en revue plusieurs façons d'intégrer le machine learning à des pipelines de données sur Google Cloud, selon le niveau de personnalisation requis. Vous découvrirez AutoML pour les cas ne nécessitant que peu de personnalisation (voire aucune), ainsi que Notebooks et BigQuery ML pour les situations qui requièrent des capacités de machine learning plus adaptées. Enfin, vous apprendrez à utiliser des solutions de machine learning en production avec Kubeflow. Les participants mettront en pratique les connaissances qu'ils auront acquises en créant des modèles de machine learning sur Google Cloud à l'aide de Qwiklabs.

Syllabus

  • Présentation
    • Dans ce module, nous vous présentons le cours et son déroulement.
  • Présentation de l'analyse et de l'IA
    • Ce module présente les options de ML sur Google Cloud.
  • API de modèles de ML prédéfinies pour les données non structurées
    • Ce module s'intéresse principalement à l'utilisation d'API de ML prédéfinies pour vos données non structurées.
  • Analyse de big data avec Notebooks
    • Ce module explique comment utiliser Notebooks.
  • Pipelines de ML de production avec Kubeflow
    • Ce module explique comment créer des modèles de ML personnalisés, et présente Kubeflow ainsi qu'AI Hub.
  • Créer un modèle personnalisé avec SQL dans BigQuery ML
    • Ce module aborde BigQuery ML.
  • Création d'un modèle personnalisé avec AutoML
    • Création d'un modèle personnalisé avec AutoML
  • Résumé
    • Ce module récapitule les sujets abordés dans le cours.

Taught by

Google Cloud Training

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