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    09

    TensorFlow on Google Cloud - Français

    09

    TensorFlow on Google Cloud - Français

    magic_button TensorFlow Machine Learning Pipeline Machine Learning Model Training
    These skills were generated by A.I. Do you agree this course teaches these skills?
    15 heures Intermédiaire universal_currency_alt 25 crédits

    Ce cours porte sur la conception et la création d'un pipeline de données d'entrée TensorFlow, la création de modèles de ML à l'aide de TensorFlow 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.

    Terminez cette activité et gagnez un badge ! Boostez votre carrière dans le cloud en montrant les compétences que vous avez acquises.

    Badge pour TensorFlow on Google Cloud - Français
    info
    Informations sur le cours
    Objectifs
    • Créer des modèles de machine learning TensorFlow et Keras, et décrire leurs composants clés
    • Manipuler des données et des ensembles de données volumineux à l'aide de la bibliothèque tf.data
    • Créer des modèles simples ou avancés à l'aide des API Keras Sequential et Keras Functional
    • Entraîner, déployer et utiliser en production des modèles de ML à grande échelle à l'aide de Vertex AI
    Prérequis

    Connaître les concepts de base du machine learning

    Posséder des compétences de base dans un langage de script (de préférence Python)

    Cible
    - Analystes de données - Ingénieurs de données - Data scientists - Ingénieurs en ML - Ingénieurs logiciel en ML
    Langues disponibles
    English, 日本語, français, español (Latinoamérica), 한국어, português (Brasil) et italiano
    Que faire après avoir terminé ce cours ?
    Après avoir terminé ce cours, vous pouvez consulter des contenus supplémentaires de votre parcours de formation ou parcourir le catalogue de formations.
    Quels badges pouvez-vous gagner ?
    Lorsque vous terminez un cours, vous obtenez un badge de réussite. Vos badges s'affichent sur votre profil, et vous pouvez les partager sur les réseaux sociaux.
    Vous souhaitez suivre ce cours à la demande avec l'un de nos partenaires ?
    Consultez les contenus Google Cloud disponibles sur Coursera et Pluralsight.
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