Launching into Machine Learning en Français
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Approx. 7 hours to complete
Course Summary
In this course, you will learn how to launch machine learning models in a production environment. You will learn how to design and implement a machine learning pipeline, explore different deployment options, and monitor and maintain your models.Key Learning Points
- Learn how to design and implement a machine learning pipeline
- Explore different deployment options for machine learning models
- Monitor and maintain machine learning models in production
Related Topics for further study
Learning Outcomes
- Design and implement a machine learning pipeline
- Deploy machine learning models in a production environment
- Monitor and maintain machine learning models
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Basic knowledge of machine learning algorithms and concepts
- Proficiency in Python programming language
Course Difficulty Level
IntermediateCourse Format
- Online self-paced course
- Video lectures
- Quizzes and assignments
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- Applied AI with DeepLearning
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Notable People in This Field
- Andrew Ng
- Fei-Fei Li
- Yann LeCun
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Description
Après avoir présenté un historique du machine learning, nous étudierons pourquoi les réseaux de neurones sont aujourd'hui parfaitement adaptés à diverses problématiques. Nous apprendrons ensuite à définir un problème d'apprentissage supervisé et à trouver une solution adaptée à l'aide d'une descente de gradient. Ce processus implique la création d'ensembles de données permettant la généralisation. Nous examinerons comment procéder à cette opération de façon reproductible de sorte que l'expérimentation soit possible.
Outline
- Introduction
- Introduction
- Le machine learning en pratique
- Introduction
- Apprentissage supervisé
- Régression et classification
- Bref historique du ML : régression linéaire
- Bref historique du ML : perceptron
- Bref historique du ML : réseaux de neurones
- Bref historique du ML : arbres de décision
- Bref historique du ML : méthodes à noyau
- Bref historique du ML : forêts d'arbres décisionnels
- Bref historique du ML : réseaux de neurones modernes
- Quiz du module
- Optimisation
- Introduction
- Définir des modèles de ML
- Présentation de l'ensemble de données "natality"
- Présentation des fonctions de perte
- Descente de gradient
- Résoudre des problèmes relatifs aux courbes de perte
- Pièges relatifs aux modèles de ML
- Atelier : Présentation de TensorFlow Playground
- Atelier : TensorFlow Playground (niveau avancé)
- Atelier : Utilisation des réseaux de neurones
- Résoudre des problèmes relatifs aux courbes de perte
- Statistiques de performances
- Matrice de confusion
- Quiz du module
- Généralisation et échantillonnage
- Introduction
- Généralisation et modèles de ML
- Comment déterminer le bon moment pour arrêter l'entraînement d'un modèle ?
- Créer des échantillons reproductibles dans BigQuery
- Démonstration : Fractionnement d'ensembles de données dans BigQuery
- Présentation de l'atelier
- Explication de l'atelier
- Présentation de l'atelier
- Explication de l'atelier
- Questionnaire du module
- Résumé
- Récapitulatif du module
Summary of User Reviews
This course on Launching Machine Learning received great reviews from users with many praising its comprehensive content and engaging instructors. The course covers various aspects of machine learning, including supervised and unsupervised learning, regression, and more.Key Aspect Users Liked About This Course
The instructors are engaging and knowledgeable, making the content easy to understand and apply.Pros from User Reviews
- Comprehensive content covering various aspects of machine learning
- Engaging and knowledgeable instructors
- Hands-on projects and exercises that help reinforce concepts
- Great value for the price
- Access to a wide range of resources and support from the Coursera community
Cons from User Reviews
- Some users found the pace to be too slow or too fast
- The course requires a basic understanding of programming and statistics
- Some users felt that the course could benefit from more real-world examples
- Some users experienced technical difficulties with the platform
- The course does not cover advanced topics in machine learning
Launching into Machine Learning en Español
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Comenzaremos con la historia del aprendizaje automático y discutiremos por qué las redes neuronales actualmente dan tan buenos resultados para una gran variedad de problemas de la ciencia de datos....
Launching into Machine Learning en Français
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Après avoir présenté un historique du machine learning, nous étudierons pourquoi les réseaux de neurones sont aujourd'hui parfaitement adaptés à diverses problématiques....
