Description
Au début de ce cours, vous trouverez une discussion concernant les données, expliquant comment améliorer leur qualité et comment effectuer des analyses exploratoires. Ensuite, nous vous présenterons Vertex AI AutoML et vous expliquerons comment créer, entraîner et déployer un modèle de machine learning (ML) sans écrire une ligne de code. Vous découvrirez également les avantages de BigQuery ML. Enfin, nous verrons comment optimiser un modèle de ML, et en quoi la généralisation ainsi que l’échantillonnage peuvent vous aider à évaluer la qualité des modèles de ML destinés à un entraînement personnalisé.
What you will learn
Présentation
Ce module présente le cours et ses objectifs.
Familiarisation : effectuer une analyse exploratoire des données pour les améliorer
Dans ce module, nous verrons comment améliorer la qualité de nos données et effectuer une analyse exploratoire de celles-ci. Nous évoquerons également l’importance du nettoyage de données en machine learning et son impact sur la qualité. Sachez par exemple que des valeurs manquantes peuvent fausser les résultats. Enfin, vous découvrirez pourquoi il est primordial d’explorer vos données. Une fois l’ensemble de données nettoyé, vous effectuerez une analyse exploratoire de celui-ci.
Le machine learning en pratique
Dans ce module, nous vous présenterons quelques-uns des principaux types de machine learning pour que vous puissiez progresser plus rapidement en tant qu’utilisateur du ML.
Entraîner des modèles AutoML à l’aide de Vertex AI
Dans ce module, nous verrons comment entraîner des modèles AutoML à l’aide de Vertex AI.
