Production Machine Learning Systems - Français from Coursera

What's inside

Syllabus

Présentation du machine learning avancé sur Google Cloud

Ce module fournit un aperçu des sujets abordés pendant le cours et explique comment utiliser Qwiklabs pour réaliser chaque atelier à l'aide de Google Cloud.

Concevoir l'architecture des systèmes de ML de production

Ce module décrit les autres actions nécessaires qu'un système de ML de production doit accomplir et comment satisfaire ces exigences. Vous verrez quelles décisions de conception globales et majeures vous devez prendre au sujet de l'entraînement et de l'inférence du modèle, et quels choix effectuer pour obtenir le bon profil de performances pour votre modèle.

Créer des systèmes de ML adaptables

Dans ce module, vous apprendrez à identifier en quoi un modèle dépend des données, à prendre des décisions de conception technique en tenant compte des coûts, à savoir quand effectuer un rollback des modèles vers une version antérieure, à déboguer les causes des comportements observés sur le modèle et à implémenter un pipeline immunisé contre un type de dépendance.

Créer des systèmes de ML hautes performances

Dans ce module, vous identifierez les critères de performances des modèles de machine learning. Les modèles de ML ne sont pas tous identiques. Sur certains modèles, vous vous attacherez à améliorer les performances d'E/S. Sur d'autres, vous chercherez à accélérer la vitesse de calcul.

Créer des systèmes de ML hybrides

Prenez connaissance des outils et des systèmes disponibles et apprenez quand utiliser des modèles de machine learning hybrides.

Résumé

Liens PDF vers tous les modules

Good to know

Know what's good

, what to watch for

, and possible dealbreakers

Enseigne les considérations relatives aux systèmes ML hautes performances, ce qui est pertinent dans le secteur

Développe des compétences en ingénierie de systèmes ML et en implémentation, qui sont essentielles pour le développement de logiciels ML

Développé par Google Cloud Training, qui est reconnu pour son expertise en matière de cloud computing et d'IA

Nécessite des connaissances préalables en apprentissage automatique et en ingénierie des systèmes

Enseigné par Google Cloud, qui est une entreprise commerciale

Nécessite l'utilisation de Google Cloud Platform, qui peut entraîner des coûts supplémentaires

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 Production Machine Learning Systems - Français with these activities:

Encadrer des étudiants débutants en apprentissage automatique

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En encadrant d'autres personnes, vous pouvez approfondir votre compréhension des concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique tout en aidant les autres à apprendre.

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Identifier des opportunités de mentorat dans les forums en ligne ou les groupes d'étude
Partager vos connaissances et fournir des conseils aux étudiants débutants
Répondre aux questions et clarifier les concepts d'apprentissage automatique

Compiler un recueil de ressources sur les systèmes de ML hautes performances

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Compiler des ressources vous permettra d'organiser et d'accéder facilement à un ensemble complet de matériel pédagogique, renforçant ainsi votre compréhension du sujet.

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Rechercher et collecter des articles, des tutoriels et des études de cas sur les systèmes de ML hautes performances
Organiser les ressources dans un format structuré et accessible
Réviser et mettre à jour régulièrement le recueil de ressources en fonction des nouvelles découvertes

Effectuer des exercices de programmation de modèles de ML

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Les exercices de programmation vous permettront de mettre en pratique vos compétences en programmation de modèles de ML et d'améliorer votre compréhension des algorithmes et des techniques.

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Trouver des exercices de programmation en ligne ou dans des manuels
Coder les solutions aux exercices en utilisant les langages et les bibliothèques appropriés
Tester et déboguer les solutions pour garantir leur exactitude et leur efficacité

Four other activities

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Participer à un atelier sur les systèmes de ML hautes performances

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Participer à un atelier vous permettra d'acquérir des connaissances pratiques et de mettre en œuvre des techniques pour créer des systèmes de ML hautes performances.

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Rechercher et s'inscrire à un atelier sur les systèmes de ML hautes performances
Participer activement à l'atelier et prendre des notes
Poser des questions et interagir avec les experts de l'industrie

Suivre des tutoriels sur la création de systèmes de ML adaptables

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Les tutoriels vous guideront étape par étape dans le processus de création de systèmes de ML adaptables, en vous aidant à approfondir votre compréhension des concepts et des techniques.

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Identifier des tutoriels réputés sur les systèmes de ML adaptables
Suivre les tutoriels attentivement et mettre en œuvre les techniques
Expérimenter et affiner les systèmes de ML adaptables en fonction des résultats

Créer un blog ou une présentation sur les systèmes de ML hybrides

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Créer un blog ou une présentation vous incitera à synthétiser et à communiquer vos connaissances sur les systèmes de ML hybrides, renforçant ainsi votre compréhension.

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Rechercher et rassembler des informations sur les systèmes de ML hybrides
Structurer et organiser les informations de manière claire et concise
Créer un blog ou une présentation engageante et informative
Partager votre blog ou présentation avec d'autres et recueillir des commentaires

Participer à des compétitions de modélisation prédictive

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Participer à des compétitions vous mettra au défi de résoudre des problèmes du monde réel, en affinant vos compétences en modélisation prédictive et en apprenant de vos pairs.

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Identifier des compétitions de modélisation prédictive pertinentes
Former et affiner un modèle de prédiction en utilisant les techniques apprises en classe
Soumettre le modèle à la compétition et analyser les résultats

Career center

Learners who complete Production Machine Learning Systems - Français will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineers are responsible for designing, developing, and deploying machine learning models. This course is a good fit for Machine Learning Engineers who want to learn how to build scalable, reliable, and performant machine learning systems, as it covers topics such as distributed training, resource optimization, and model monitoring.

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Product Manager

Product Managers are responsible for defining the vision and roadmap for a product. They work with engineers, designers, and marketers to bring the product to market and ensure that it meets the needs of users. This course may be useful for Product Managers who want to learn more about machine learning and how to use it to create innovative products.

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Researcher

Researchers are responsible for conducting research in a variety of fields, including science, technology, and social sciences. This course may be useful for Researchers who want to learn more about machine learning and how to use it to conduct research.

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Data Analyst

A Data Analyst is responsible for collecting, cleaning, and analyzing data to identify trends and patterns, developing visualizations to communicate insights, and suggesting improvements to optimize business performance. This course may be useful for Data Analysts who want to learn more about machine learning and how to use it to automate their data analysis tasks.

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Data Scientist

A Data Scientist is responsible for collecting, analyzing, and interpreting large amounts of data, often using statistical and machine learning techniques. This course may be useful for Data Scientists who want to learn more about building production-ready machine learning systems, as it covers topics such as model training and deployment, performance optimization, and data dependency management.

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Educator

Educators are responsible for teaching students in a variety of settings, including schools, colleges, and universities. This course may be useful for Educators who want to learn more about machine learning and how to use it to teach their students.

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Project Manager

Project Managers are responsible for planning, executing, and delivering projects. They work with stakeholders to define the project scope, timeline, and budget, and they track progress to ensure that the project is completed on time and within budget. This course may be useful for Project Managers who want to learn more about machine learning and how to use it to improve project outcomes.

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Technical Writer

Technical Writers are responsible for creating documentation for software and hardware products. This course may be useful for Technical Writers who want to learn more about machine learning and how to write documentation for machine learning products.

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Sales Engineer

Sales Engineers are responsible for selling software and hardware products to businesses. This course may be useful for Sales Engineers who want to learn more about machine learning and how to sell machine learning products.

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Business Analyst

Business Analysts are responsible for understanding business needs and translating them into technical requirements. They also work with stakeholders to define the scope of projects and manage project timelines and budgets. This course may be useful for Business Analysts who want to learn more about machine learning and how to use it to solve business problems.

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Financial Analyst

Financial Analysts are responsible for analyzing financial data to make investment recommendations. This course may be useful for Financial Analysts who want to learn more about machine learning and how to use it to make more accurate investment predictions.

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Operations Manager

Operations Managers are responsible for planning, executing, and controlling the operations of a business. This course may be useful for Operations Managers who want to learn more about machine learning and how to use it to improve operational efficiency.

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Consultant

Consultants provide advice and guidance to organizations on a variety of topics, including business strategy, operations, and technology. This course may be useful for Consultants who want to learn more about machine learning and how to use it to help their clients solve business problems.

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Marketing Manager

Marketing Managers are responsible for developing and executing marketing campaigns. This course may be useful for Marketing Managers who want to learn more about machine learning and how to use it to personalize marketing campaigns.

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Software Engineer

Software Engineers are responsible for designing, developing, and maintaining software systems. This course may be useful for Software Engineers who want to learn more about machine learning and how to integrate it into their software applications.

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