Intégrer le machine learning à des pipelines de données renforce la capacité à dégager des insights des données. Ce cours passera en revue plusieurs façons d'intégrer le machine learning à des pipelines de données sur Google Cloud. 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 Vertex AI.
Overview
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
- Ce module explique comment créer des modèles de ML personnalisés, et présente Vertex AI ainsi que TensorFlow Hub.
- Créer un modèle personnalisé avec SQL dans BigQuery ML
- Ce module aborde BigQuery ML.
- Créer un modèle personnalisé avec Vertex AI AutoML
- Créer un modèle personnalisé avec AutoML.
- Résumé
- Ce module récapitule les sujets abordés dans le cours.
- Ressources du cours
- Liens PDF vers tous les modules
Taught by
Google Cloud Training
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Launching into Machine Learning en Français
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Introduction to AI and Machine Learning on GC - Français
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Applying Machine Learning to Your Data with GC - Français
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