TensorFlow入门 – 法语版

Intro to TensorFlow en Français

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Coursera
  • 完成时间大约为 12 个小时
  • 中级
  • 法语, 葡萄牙语, 德语, 英语, 西班牙语, 日语, 其他
注:本课程由Coursera和Linkshare共同提供,因开课平台的各种因素变化,以上开课日期仅供参考

课程概况

Ce cours présente l’approche TensorFlow de bas niveau et dresse la liste des concepts et API nécessaires pour la rédaction de modèles de machine learning distribués. Nous verrons comment appliquer une évolutivité horizontale à l’entraînement d’un modèle TensorFlow afin d’offrir des prédictions très pertinentes avec Cloud Machine Learning Engine.

Objectifs du cours :
Créer des modèles de machine learning dans TensorFlow
Utiliser les bibliothèques TensorFlow pour résoudre des problèmes numériques
Résoudre les problèmes et déboguer les erreurs de code courantes sur TensorFlow
Utiliser tf.estimator pour créer, entraîner et évaluer un modèle de ML
Entraîner et déployer les modèles de ML avant de les envoyer en production à grande échelle avec Cloud ML Engine

课程大纲

Introduction

Nous utiliserons l'outil TensorFlow pour rédiger des programmes de machine learning. Par conséquent, ce cours comporte une présentation de TensorFlow. Lors du premier cours, vous avez appris à transposer les problèmes d'une entreprise en problèmes de machine learning. Dans le deuxième cours, vous avez compris le fonctionnement pratique du machine learning, et appris à créer des ensembles de données appliqués au machine learning. Maintenant que vous avez toutes les données en main, vous êtes prêt à commencer la rédaction de programmes de machine learning.

Core TensorFlow

Nous vous présenterons les principaux composants de TensorFlow, et vous pourrez vous exercer, à travers des ateliers pratiques, à créer des programmes de machine learning. Vous pourrez rédiger une évaluation paresseuse et des programmes impératifs, puis les comparer, travailler avec des graphes, des sessions et des variables, et enfin déboguer les programmes TensorFlow.

API Estimator

Au cours de ce module, nous allons vous présenter dans le détail l'API Estimator.

Effectuer le scaling des modèles TensorFlow avec CMLE

Nous allons voir comment transférer et entraîner votre modèle TensorFlow sur l'infrastructure gérée de GCP dédiée à l'entraînement et au déploiement de modèles de machine learning.

Récapitulatif

Voici un récapitulatif des sujets TensorFlow que nous avons abordés dans ce cours. Nous examinerons à nouveau le code Core TensorFlow et l'API Estimator, et nous finirons par effectuer le scaling de vos modèles de machine learning avec Cloud Machine Learning Engine.

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