We may earn an affiliate commission when you visit our partners.
Course image
Google Cloud Training

Ce cours présente une approche pratique du workflow de ML avec une étude de cas dans laquelle une équipe est confrontée à plusieurs exigences métier et cas d'utilisation de ML. Cette équipe doit comprendre quels outils sont nécessaires pour gérer et gouverner les données, et trouver la meilleure approche pour prétraiter les données, de la découverte de Dataflow et Dataprep à l'utilisation de BigQuery pour les opérations de prétraitement.

Read more

Ce cours présente une approche pratique du workflow de ML avec une étude de cas dans laquelle une équipe est confrontée à plusieurs exigences métier et cas d'utilisation de ML. Cette équipe doit comprendre quels outils sont nécessaires pour gérer et gouverner les données, et trouver la meilleure approche pour prétraiter les données, de la découverte de Dataflow et Dataprep à l'utilisation de BigQuery pour les opérations de prétraitement.

On présente à cette équipe trois options de construction de modèles de machine learning pour deux cas d'utilisation spécifiques. Ce cours explique pourquoi l'équipe utiliserait AutoML, BigQuery ML ou l'entraînement personnalisé pour atteindre ses objectifs. Il permet de découvrir plus en détail l'entraînement personnalisé en décrivant les exigences correspondantes : structure du code d'entraînement, stockage, chargement de grands ensembles de données ou encore exportation d'un modèle entraîné.

Vous construirez un modèle de machine learning pour l'entraînement personnalisé, qui vous permettra de créer une image de conteneur avec peu de connaissances de Docker.

Dans cette étude de cas, l'équipe examine les réglages d'hyperparamètres à l'aide de Vertex Vizier et la façon dont ils peuvent être utilisés pour améliorer les performances du modèle. Ce cours inclut une partie théorique pour vous aider à mieux comprendre l'amélioration des modèles : nous parlerons de la régularisation, de la parcimonie, ainsi que de nombreux autres concepts et principes essentiels. Nous terminerons par un aperçu de la prédiction et de la surveillance des modèles. Vous pourrez aussi découvrir comment Vertex AI peut être utilisé pour gérer les modèles de ML.

Enroll now

What's inside

Syllabus

Module 0: Présentation
Ce module présente le cours et ses objectifs.
Module 1: Comprendre le workflow de ML en entreprise
Ce module traite du workflow de ML en entreprise et de l'objectif de chaque étape.
Read more
Données d'entreprise
Ce module passe en revue les outils Google de gestion et de gouvernance des données d'entreprise : Feature Store, Data Catalog, Dataplex et Analytics Hub.
Module 3: Science du machine learning et entraînement personnalisé
Ce module passe en revue l'art et la science du machine learning et des réseaux de neurones. Nous verrons également comment entraîner des modèles de ML personnalisés à l'aide de Vertex AI.
Module 4: Réglages d'hyperparamètres à l'aide de Vertex Vizier
Dans ce module, nous verrons comment régler les hyperparamètres à l'aide de Vertex AI Vizier.
Module 5: Prédiction et surveillance des modèles avec Vertex AI
Ce module porte sur la prédiction et la surveillance des modèles avec Vertex AI. Nous aborderons d'abord les prédictions par lot et en ligne à l'aide de conteneurs prédéfinis et personnalisés, puis nous passerons en revue la surveillance des modèles, un service permettant de gérer les performances de vos modèles de ML.
Vertex AI Pipelines
Ce module traite des pipelines Vertex AI et de la manière dont ils doivent être créés pour orchestrer votre workflow de ML.
Module 7: Bonnes pratiques pour le développement du ML
Ce module passe en revue les bonnes pratiques pour différents processus liés au machine learning dans Vertex AI.
Module 8: Résumé du cours
Ce module est un résumé du cours "Machine Learning in the Enterprise".
Module 9: Résumé de la série
Ce module est un résumé de la série de cours "Machine Learning on Google Cloud".

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Enseigne les compétences essentielles en apprentissage automatique à l'échelle de l'entreprise pour les data scientists travaillant dans des environnements de production complexes
Fournit un aperçu complet du flux de travail d'apprentissage automatique en entreprise, y compris le prétraitement des données, la sélection de modèles, la formation et l'évaluation
Couvre les meilleures pratiques pour le développement et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique dans des environnements de production
Exploite les outils et services Google Cloud, notamment Vertex AI, BigQuery ML et AutoML, pour simplifier et accélérer le développement et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique

Save this course

Save Machine Learning in the Enterprise - Français to your list so you can find it easily later:
Save

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Machine Learning in the Enterprise - Français with these activities:
Review Course Syllabus
Provides an overview of the course structure and requirements, ensuring foundational knowledge and preparation.
Browse courses on Machine Learning
Show steps
  • Read through the syllabus to familiarize yourself with the course outline, modules, and assessment details.
Explore Google Cloud Machine Learning Products
Introduces Google Cloud's machine learning tools and platforms, building familiarity and confidence.
Browse courses on Google Cloud Platform
Show steps
  • Visit Google Cloud's Machine Learning page to learn about available products and services.
  • Follow guided tutorials to set up and use specific Google Cloud ML products.
Practice Data Preprocessing with Dataflow and Dataprep
Provides hands-on experience in data preparation and transformation, strengthening data analysis skills.
Browse courses on Data Preprocessing
Show steps
  • Set up a Google Cloud Platform project and enable necessary APIs.
  • Use Dataflow and Dataprep to perform basic data transformations.
  • Experiment with different data processing techniques to understand their impact on data quality.
Three other activities
Expand to see all activities and additional details
Show all six activities
Develop a Model Training Plan
Encourages students to plan and strategize their model training approach, fostering critical thinking and project management skills.
Browse courses on Model Training
Show steps
  • Define training objectives and identify relevant datasets.
  • Select appropriate training algorithms and evaluate model performance metrics.
  • Create a detailed training plan that outlines the training process and evaluation strategy.
Attend a Machine Learning Hackathon
Offers a hands-on opportunity to collaborate with peers, solve real-world problems, and showcase ML skills.
Browse courses on Machine Learning
Show steps
  • Identify and register for a relevant machine learning hackathon.
  • Form a team or work individually to develop a machine learning solution.
  • Present your solution to a panel of judges and receive feedback.
Contribute to Open-Source Machine Learning Projects
Encourages students to engage with the broader ML community, contribute to real-world projects, and hone their coding skills.
Browse courses on Machine Learning
Show steps
  • Identify open-source machine learning projects that align with your interests.
  • 熟悉项目代码库并提出有意义的贡献.
  • Collaborate with project maintainers to improve the project's functionality and documentation.

Career center

Learners who complete Machine Learning in the Enterprise - Français will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Data Scientist
Data Scientists use data to solve business problems, such as predicting customer churn or recommending products. This course provides a comprehensive overview of the machine learning workflow, from data preparation to model deployment. It also covers advanced topics such as hyperparameter tuning and model monitoring. This course can help you build the skills you need to succeed as a Data Scientist.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers design, build, and deploy machine learning models. This course provides a hands-on introduction to machine learning, covering topics such as data preparation, model training, and evaluation. It also covers advanced topics such as hyperparameter tuning and model monitoring. This course can help you build the skills you need to succeed as a Machine Learning Engineer.
AI Engineer
AI Engineers design, build, and deploy AI systems. This course provides a comprehensive overview of the machine learning workflow, from data preparation to model deployment. It also covers advanced topics such as hyperparameter tuning and model monitoring. This course can help you build the skills you need to succeed as an AI Engineer.
Cloud Architect
Cloud Architects design and manage cloud computing systems. This course provides a comprehensive overview of the machine learning workflow, from data preparation to model deployment. It also covers advanced topics such as hyperparameter tuning and model monitoring. This course can help you build the skills you need to succeed as a Cloud Architect.
Data Analyst
Data Analysts collect, analyze, and interpret data to help businesses make informed decisions. This course provides a comprehensive overview of the machine learning workflow, from data preparation to model deployment. It also covers advanced topics such as hyperparameter tuning and model monitoring. This course can help you build the skills you need to succeed as a Data Analyst.
Business Analyst
Business Analysts help businesses identify and solve problems. This course provides a comprehensive overview of the machine learning workflow, from data preparation to model deployment. It also covers advanced topics such as hyperparameter tuning and model monitoring. This course can help you build the skills you need to succeed as a Business Analyst.
Product Manager
Product Managers develop and launch new products. This course provides a comprehensive overview of the machine learning workflow, from data preparation to model deployment. It also covers advanced topics such as hyperparameter tuning and model monitoring. This course can help you build the skills you need to succeed as a Product Manager.
Project Manager
Project Managers plan and execute projects. This course provides a comprehensive overview of the machine learning workflow, from data preparation to model deployment. It also covers advanced topics such as hyperparameter tuning and model monitoring. This course can help you build the skills you need to succeed as a Project Manager.
Software Engineer
Software Engineers design, develop, and test software. This course provides a comprehensive overview of the machine learning workflow, from data preparation to model deployment. It also covers advanced topics such as hyperparameter tuning and model monitoring. This course can help you build the skills you need to succeed as a Software Engineer.
Data Engineer
Data Engineers build and maintain data infrastructure. This course provides a comprehensive overview of the machine learning workflow, from data preparation to model deployment. It also covers advanced topics such as hyperparameter tuning and model monitoring. This course can help you build the skills you need to succeed as a Data Engineer.
Database Administrator
Database Administrators manage and maintain databases. This course provides a comprehensive overview of the machine learning workflow, from data preparation to model deployment. It also covers advanced topics such as hyperparameter tuning and model monitoring. This course can help you build the skills you need to succeed as a Database Administrator.
Systems Administrator
Systems Administrators manage and maintain computer systems. This course provides a comprehensive overview of the machine learning workflow, from data preparation to model deployment. It also covers advanced topics such as hyperparameter tuning and model monitoring. This course can help you build the skills you need to succeed as a Systems Administrator.
Network Administrator
Network Administrators manage and maintain computer networks. This course provides a comprehensive overview of the machine learning workflow, from data preparation to model deployment. It also covers advanced topics such as hyperparameter tuning and model monitoring. This course can help you build the skills you need to succeed as a Network Administrator.
Security Analyst
Security Analysts protect computer systems from unauthorized access. This course provides a comprehensive overview of the machine learning workflow, from data preparation to model deployment. It also covers advanced topics such as hyperparameter tuning and model monitoring. This course can help you build the skills you need to succeed as a Security Analyst.
Help Desk Technician
Help Desk Technicians provide technical support to computer users. This course provides a comprehensive overview of the machine learning workflow, from data preparation to model deployment. It also covers advanced topics such as hyperparameter tuning and model monitoring. This course can help you build the skills you need to succeed as a Help Desk Technician.

Reading list

We've selected six books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Machine Learning in the Enterprise - Français.
Ce livre fournit une introduction complète au machine learning à l'aide de TensorFlow, Keras et Python. Il couvre les concepts fondamentaux du machine learning, ainsi que les techniques avancées telles que les réseaux de neurones profonds et l'apprentissage par renforcement.
Ce livre fournit une approche pratique du machine learning à l'aide de Scikit-Learn, Keras et TensorFlow. Il couvre les concepts fondamentaux du machine learning, ainsi que les techniques avancées telles que les réseaux de neurones profonds et l'apprentissage par renforcement.
Ce livre est une référence complète sur l'apprentissage profond, couvrant les concepts fondamentaux ainsi que les techniques avancées. Il est écrit par des experts dans le domaine et fournit une couverture approfondie des sujets.
Ce livre fournit une couverture complète des algorithmes de machine learning, couvrant les algorithmes classiques ainsi que les techniques avancées. Il est écrit dans un style accessible et fournit de nombreux exemples et exercices.
Ce livre fournit une introduction au machine learning pour les débutants. Il couvre les concepts fondamentaux du machine learning ainsi que les techniques de base.
Ce livre fournit un guide pratique pour utiliser le machine learning pour les soins de santé. Il couvre les aspects techniques, éthiques et juridiques du machine learning dans les soins de santé.

Share

Help others find this course page by sharing it with your friends and followers:

Similar courses

Here are nine courses similar to Machine Learning in the Enterprise - Français.
Launching into Machine Learning en Français
Most relevant
Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google...
Most relevant
Introduction à l’économétrie
Most relevant
Business Transformation with Google Cloud en Français
Most relevant
Gestion de l’analyse des données
Most relevant
Poser des questions pour prendre des décisions basées sur...
Most relevant
Projet Capstone du Certificat d'analytique des données de...
Most relevant
ChatGPT pour tous
Most relevant
Exécuter le projet
Most relevant
Our mission

OpenCourser helps millions of learners each year. People visit us to learn workspace skills, ace their exams, and nurture their curiosity.

Our extensive catalog contains over 50,000 courses and twice as many books. Browse by search, by topic, or even by career interests. We'll match you to the right resources quickly.

Find this site helpful? Tell a friend about us.

Affiliate disclosure

We're supported by our community of learners. When you purchase or subscribe to courses and programs or purchase books, we may earn a commission from our partners.

Your purchases help us maintain our catalog and keep our servers humming without ads.

Thank you for supporting OpenCourser.

© 2016 - 2024 OpenCourser