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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'utilité d'une telle définition pour les data scientists à l'heure de créer un pipeline de modèles de machine learning.
Ensuite, nous examinerons les cinq phases permettant de convertir un cas d'utilisation devant être traité à l'aide du machine learning et verrons pourquoi chaque phase est importante. Enfin, nous identifierons les biais que le machine learning est susceptible d'amplifier et apprendrons à les repérer.
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Overview
Syllabus
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- Présentation du cours
- Présente la spécialisation et les experts Google chargés de l'enseigner.
- Qu'est-ce qu'une entreprise axée sur l'intelligence artificielle ?
- Dans ce module, vous découvrirez comment élaborer une stratégie de données autour du machine learning.
- Google et le ML
- Ce module présente le savoir-faire organisationnel que Google a acquis au fil des années.
- ML inclusif
- Ce module explique les raisons pour lesquelles les systèmes de machine learning ne sont pas équitables par défaut et présente certains éléments à garder à l'esprit lorsque vous intégrez le ML à vos produits.
- Notebooks Python dans le cloud.
- Comprendre le rôle d'AI Platform Notebooks
- Récapitulatif
- Examinez les principaux sujets de ML qui seront abordés dans cette spécialisation.
