How Google does Machine Learning en Français
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Approx. 10 hours to complete
Course Summary
Learn how to use Google's machine learning tools for building predictive models and solving real-world problems. This course covers the fundamentals of machine learning, including supervised and unsupervised learning, as well as neural networks and deep learning.Key Learning Points
- Gain practical experience with Google's machine learning tools
- Learn how to build predictive models and solve real-world problems
- Explore the fundamentals of supervised and unsupervised learning, neural networks, and deep learning
Job Positions & Salaries of people who have taken this course might have
- Machine Learning Engineer
- USA: $112,000
- India: ₹1,200,000
- Spain: €45,000
- Data Scientist
- USA: $113,000
- India: ₹1,200,000
- Spain: €40,000
- Artificial Intelligence Researcher
- USA: $133,000
- India: ₹2,000,000
- Spain: €55,000
Related Topics for further study
Learning Outcomes
- Develop a deep understanding of machine learning fundamentals
- Gain practical experience with Google's machine learning tools
- Be able to build predictive models and solve real-world problems
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Basic knowledge of programming
- Familiarity with statistics and linear algebra
Course Difficulty Level
IntermediateCourse Format
- Online self-paced
- Video lectures
- Hands-on projects
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- Applied Data Science with Python
- Machine Learning for Everyone
Related Education Paths
- Google Cloud Machine Learning Engineer
- Google Cloud Data Engineer
- Google Cloud Professional Data Engineer
Notable People in This Field
- Andrew Ng
- Fei-Fei Li
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Description
Qu'est-ce que le machine learning et quels types de problèmes permet-il de résoudre ? Google adopte une approche particulière du machine learning qui s'appuie non seulement sur les données, mais également sur la logique. Nous expliquerons l'intérêt que présente cette conception pour la création d'un pipeline de modèles de ML. Ensuite, nous examinerons les cinq phases permettant de convertir un cas d'utilisation devant être traité à l'aide du machine learning et étudierons pourquoi chaque étape est importante. Enfin, nous identifierons les biais que le machine learning est susceptible d'amplifier et apprendrons à les repérer.
Outline
- Introduction de la spécialisation
- Introduction au ML dans GCP (spécialisation)
- Programme de la spécialisation
- Pourquoi choisir Google ?
- Pourquoi choisir Google Cloud ?
- Questionnaire du module 1
- Le rôle central de l'intelligence artificielle
- Qu'est-ce qu'une entreprise axée sur l'intelligence artificielle ?
- Les deux étapes du ML
- Utilisation du ML dans les produits Google
- Démonstration : Utilisation du ML dans Google Photos
- Google Traduction et Gmail
- Remplacer des règles heuristiques
- Priorité aux données
- Présentation de l'atelier : Cerner un problème de ML
- Explication de l'atelier
- Démonstration : Utilisation du ML dans des applications
- Modèles pré-entraînés
- Évolution constante du marché du ML
- Stratégie de données
- Décalage entre les données d'entraînement et de diffusion
- Stratégie de ML
- Transformez votre entreprise
- Introduction au lab : Cas d'utilisation du ML
- Questionnaire du module 2
- Le machine learning chez Google
- Introduction
- Les surprises du ML
- L'ingrédient secret du ML
- Le ML et les processus commerciaux
- Transition vers le ML
- Récapitulatif des cinq phases du ML
- Questionnaire du module 3
- Le machine learning inclusif
- Introduction
- Machine learning et biais humains
- Évaluation des métriques pour l'inclusion
- Mesures statistiques et compromis acceptables
- Égalité des chances
- Simuler des prises de décision
- Rechercher des erreurs dans un ensemble de données à l'aide de Facets
- Questionnaire du module 4
- Blocs-notes Python dans le cloud
- Introduction du module
- Cloud Datalab
- Démonstration : Cloud Datalab
- Processus de développement
- Démonstration : transfert d'hébergement d'un bloc-notes Cloud Datalab
- Utiliser des services gérés
- Calcul et stockage
- Présentation de Qwiklabs
- Explication de l'atelier
- Cloud Shell
- Troisième évolution du cloud : services entièrement gérés
- Troisième évolution du cloud : analyse des données sans serveur
- Troisième évolution du cloud : BigQuery et Cloud Datalab
- Présentation de l'atelier : Analyse de données avec Datalab et BigQuery
- Explication de l'atelier : Analyse de données avec Datalab et BigQuery
- L'intelligence du ML
- API Vision en action
- API Video Intelligence
- API Cloud Speech
- Traduction avec l'API Natural Language
- Présentation de l'atelier : API de ML pré-entraînées
- Explication de l'atelier
- Présentation de l'atelier sur la location d'une VM
- Questionnaire du module 5
- Récapitulatif
- Récapitulatif : Stratégie de ML
Summary of User Reviews
Discover the world of machine learning with Google. This course is highly recommended by learners for its comprehensive coverage of the subject matter, practical approach, and user-friendly interface.Key Aspect Users Liked About This Course
Many users found the practical exercises to be the best aspect of this course, which helped them gain a better understanding of the concepts.Pros from User Reviews
- Comprehensive coverage of the subject matter
- User-friendly interface
- Practical exercises to reinforce learning
- Engaging and knowledgeable instructors
- Real-world examples and case studies
Cons from User Reviews
- Some users found the course to be too basic and not challenging enough
- A few technical glitches and issues with the platform
- Limited interaction with instructors and other learners
- No certification or credential upon completion
- Some users found the course content to be outdated
How Google does Machine Learning en Español
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¿Qué es el aprendizaje automático y qué tipos de problemas puede solucionar? También consideramos por qué es importante no omitir ninguna fase....
How Google does Machine Learning en Français
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