Ce cours porte sur la conception et la création d'un pipeline de données d'entrée TensorFlow 2.x, la création de modèles de ML à l'aide de TensorFlow 2.x et Keras, l'amélioration de la précision des modèles de ML, l'écriture de modèles de ML pour une utilisation évolutive et l'écriture de modèles de ML spécialisés.
Intro to TensorFlow en Français
This course is part of Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Français Specialization
Taught in French
Instructor: Google Cloud Training
Included with
Course
What you'll learn
Create TensorFlow 2.x and Keras machine learning models and understand their key components
Use the tf.data library to manipulate data and large datasets
Use the Keras Sequential and Functional APIs for simple and advanced model creation
Train, deploy, and productionalize ML models at scale with Vertex AI
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There are 6 modules in this course
Ce module présente le cours et ses objectifs.
What's included
1 video
Ce module présente le framework TensorFlow, ses composants principaux ainsi que la hiérarchie globale de l'API.
What's included
4 videos1 reading1 quiz
Les données sont essentielles aux modèles de machine learning, mais collecter les bonnes ne suffit pas. Vous devez également vous assurer de mettre en place les processus adéquats pour nettoyer, analyser et transformer ces données si nécessaire, pour que les modèles puissent les exploiter pleinement. Dans ce module, nous verrons comment entraîner un modèle avec des ensembles de données volumineux grâce à tf.data, travailler avec des fichiers en mémoire et préparer les données pour l'entraînement. Pour terminer, nous évoquerons les représentations vectorielles continues et le scaling des données effectué à l'aide de couches de prétraitement tf.keras.
What's included
9 videos1 reading1 quiz2 app items
Dans ce module, nous aborderons les fonctions d'activation et expliquerons en quoi elles sont nécessaires pour permettre aux réseaux de neurones profonds d'identifier les cas de non-linéarité dans les données. Ensuite, nous présenterons les réseaux de neurones profonds avec les API Keras Sequential et Keras Functional avant d'évoquer le sous-classement, qui offre une plus grande flexibilité pour la création de modèles. Enfin, nous parlerons de la régularisation.
What's included
11 videos1 reading1 quiz3 app items
Dans ce module, nous verrons comment entraîner des modèles TensorFlow à grande échelle avec Vertex AI.
What's included
3 videos1 reading1 quiz1 app item
Ce module résume le cours "TensorFlow on Google Cloud".
What's included
3 readings
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University of Illinois at Urbana-Champaign
Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)
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