Generative AI Explorer - Vertex AI
Earned mai 9, 2024 EDT
Introduction to Generative AI - Français
Earned mai 3, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features - Français
Earned avr. 24, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - Français
Earned avr. 24, 2024 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud
Earned avr. 23, 2024 EDT
Production Machine Learning Systems - Français
Earned avr. 16, 2024 EDT
Machine Learning in the Enterprise - Français
Earned avr. 14, 2024 EDT
Build and Deploy Machine Learning Solutions on Vertex AI
Earned avr. 13, 2024 EDT
Engineer Data in Google Cloud
Earned avr. 11, 2024 EDT
Classify Images with TensorFlow on Google Cloud
Earned avr. 8, 2024 EDT
Feature Engineering - Français
Earned mars 27, 2024 EDT
TensorFlow on Google Cloud - Français
Earned mars 24, 2024 EDT
BigQuery for Machine Learning
Earned mars 18, 2024 EDT
Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud
Earned mars 17, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - Français
Earned mars 4, 2024 EST
Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud - Français
Earned fév. 26, 2024 EST
The Generative AI Explorer - Vertex Quest is a collection of labs on how to use Generative AI on Google Cloud. Through the labs, you will learn about how to use the models in the Vertex AI PaLM API family, including text-bison, chat-bison, and textembedding-gecko. You will also learn about prompt design, best practices, and how it can be used for ideation, text classification, text extraction, text summarization, and more. You will also learn how to tune a foundation model by training it via Vertex AI custom training and deploy it to a Vertex AI endpoint.
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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce qu'est l'IA générative, décrit à quoi elle sert et souligne ce qui la distingue des méthodes de machine learning traditionnel. Il présente aussi les outils Google qui vous aideront à développer votre propre application d'IA générative.
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Ce cours présente les outils et les bonnes pratiques MLOps pour déployer, évaluer, surveiller et exploiter des systèmes de ML en production sur Google Cloud. Le MLOps est une discipline axée sur le déploiement, le test, la surveillance et l'automatisation des systèmes de ML en production.
Les participants s'entraîneront à utiliser l'ingestion en flux continu de Vertex AI Feature Store au niveau du SDK.
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Ce cours présente les outils et les bonnes pratiques MLOps pour déployer, évaluer, surveiller et exploiter des systèmes de ML en production sur Google Cloud. Le MLOps est une discipline axée sur le déploiement, le test, la surveillance et l'automatisation des systèmes de ML en production. Les ingénieurs en machine learning utilisent des outils pour améliorer et évaluer en permanence les modèles déployés. Ils collaborent avec des data scientists (ou peuvent occuper ce poste) qui développent des modèles permettant de déployer de manière rapide et rigoureuse les solutions de machine learning les plus performantes.
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This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models.
The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data.
The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models.
Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.
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Dans ce cours, nous abordons en détail les composants et les bonnes pratiques de construction de systèmes de ML hautes performances dans des environnements de production. Nous verrons aussi certaines des considérations les plus courantes concernant la construction de ces systèmes, telles que l'entraînement statique, l'entraînement dynamique, l'inférence statique, l'inférence dynamique, les tâches TensorFlow distribuées et les TPU. Ce cours a pour objectif d'explorer les caractéristiques d'un bon système de ML, au-delà de sa capacité à effectuer des prédictions correctes.
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Ce cours présente une approche pratique du workflow de ML avec une étude de cas dans laquelle une équipe est confrontée à plusieurs exigences métier et cas d'utilisation de ML. Cette équipe doit comprendre quels outils sont nécessaires pour gérer et gouverner les données, et trouver la meilleure approche pour prétraiter les données, de la découverte de Dataflow et Dataprep à l'utilisation de BigQuery pour les opérations de prétraitement.
On présente à cette équipe trois options de construction de modèles de machine learning pour deux cas d'utilisation spécifiques. Ce cours explique pourquoi l'équipe utiliserait AutoML, BigQuery ML ou l'entraînement personnalisé pour atteindre ses objectifs. Il permet de découvrir plus en détail l'entraînement personnalisé en décrivant les exigences correspondantes : structure du code d'entraînement, stockage, chargement de grands ensembles de données ou encore exportation d'un modèle entraîné.
Vous construirez un modèle de machine learning pour…
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Earn a skill badge by completing the Build and Deploy Machine Learning Solutions with Vertex AI course, where you will learn how to use Google Cloud's unified Vertex AI platform and its AutoML and custom training services to train, evaluate, tune, explain, and deploy machine learning solutions. This skill badge course is for professional Data Scientists and Machine Learning Engineers. The datasets and labs are built around high business impact enterprise machine learning use cases; these include retail customer lifetime value prediction, mobile game churn prediction, visual car part defection identification, and fine tuning BERT for review sentiment classification. Learners who complete this skill badge will gain hands-on experience with Vertex AI for new and existing ML workloads and be able to leverage AutoML, custom training, and new MLOps services to significantly enhance development productivity and accelerate time to value. A skill badge is an exclusive digital badge issued b…
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Cette quête Qwiklabs de niveau avancé est unique en son genre. Elle se compose d''ateliers pratiques qui permettent aux professionnels de l''informatique de se familiariser avec les sujets et les services au programme de la certification "Google Cloud Certified – Professional Data Engineer" . De BigQuery à Dataproc en passant par Tensorflow, cette quête mettra à l''épreuve vos connaissances sur l''ingénierie des données GCP. Même si les ateliers constituent une bonne base pour développer vos compétences, ils ne suffisent pas à réussir la quête. L''examen final étant assez difficile, nous vous recommandons d''avoir suivi une formation préalable ou de posséder de l''expérience en matière d''ingénierie des données cloud et de compléter votre apprentissage à l''aide d''autres ressources. Terminez cette quête, y compris le laboratoire de défi à la fin, pour recevoir un badge numérique exclusif de Google Cloud. Le laboratoire de défi ne fournit pas d'étapes normatives, mais nécessite la cré…
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Earn the intermediate skill badge by completing the Classify Images with TensorFlow on Google Cloud course where you will learn how to use TensorFlow and Vertex AI to create and train machine learning models. You will primarily interact with Vertex AI Workbench user-managed notebooks. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
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Vous voulez en savoir plus sur Vertex AI Feature Store ? Vous souhaitez découvrir comment améliorer la précision de vos modèles de ML ? Comment déterminer les colonnes de données présentant les caractéristiques les plus utiles ? Bienvenue dans le cours "Feature Engineering", dans lequel vous apprendrez à distinguer les caractéristiques pertinentes de celles qui ne le sont pas. Vous verrez aussi comment les prétraiter et les transformer pour les utiliser de manière optimale dans vos modèles. Ce cours inclut du contenu et des ateliers portant sur l'extraction de caractéristiques à l'aide de BigQuery ML, Keras et TensorFlow.
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Ce cours porte sur la conception et la création d'un pipeline de données d'entrée TensorFlow 2.x, la création de modèles de ML à l'aide de TensorFlow 2.x et Keras, l'amélioration de la précision des modèles de ML, l'écriture de modèles de ML pour une utilisation évolutive et l'écriture de modèles de ML spécialisés.
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Vous voulez vous familiariser avec le machine learning et créer des modèles en quelques minutes grâce à SQL, pour ne plus y consacrer des heures ? BigQuery Machine Learning est une nouvelle fonctionnalité de BigQuery qui permet aux analystes de données de créer et d'entraîner des modèles de machine learning en vue de faire des prédictions, le tout avec un minimum de codage. Dans cette série d'ateliers, vous allez essayer différents types de modèles et apprendre ce qui caractérise un bon modèle.
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Aujourd'hui, le big data, le machine learning et l'intelligence artificielle sont des thèmes récurrents de l'informatique, mais ces domaines sont spécialisés, et il est ardu de dénicher du matériel de référence. Heureusement, GCP fournit des services conviviaux dans ces domaines, et Qwiklabs vous y forme dans cette quête introductive. Ainsi, vous pourrez faire vos premiers pas avec des outils tels que BigQuery, l'API Cloud Speech et Cloud ML Engine. Terminez cette quête, y compris le laboratoire de défi à la fin, pour recevoir un badge numérique exclusif de Google Cloud. Des vidéos d'une minute résument les concepts clés de chaque atelier.
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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.
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Ce cours présente les solutions d'intelligence artificielle (IA) et de machine learning (ML) de Google Cloud qui sous-tendent le cycle de vie "des données à l'IA" à travers les éléments de base, le développement et les solutions d'IA. Il explore les technologies, produits et outils disponibles pour créer un modèle de ML, un pipeline de ML ainsi qu'un projet d'IA générative basé sur les différents objectifs des utilisateurs, y compris les data scientists, développeurs en IA et ingénieurs en ML.
Generative AI Explorer - Vertex AI
Earned mai 9, 2024 EDT
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Earned mai 3, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features - Français
Earned avr. 24, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - Français
Earned avr. 24, 2024 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud
Earned avr. 23, 2024 EDT
Production Machine Learning Systems - Français
Earned avr. 16, 2024 EDT
Machine Learning in the Enterprise - Français
Earned avr. 14, 2024 EDT
Build and Deploy Machine Learning Solutions on Vertex AI
Earned avr. 13, 2024 EDT
Engineer Data in Google Cloud
Earned avr. 11, 2024 EDT
Classify Images with TensorFlow on Google Cloud
Earned avr. 8, 2024 EDT
Feature Engineering - Français
Earned mars 27, 2024 EDT
TensorFlow on Google Cloud - Français
Earned mars 24, 2024 EDT
BigQuery for Machine Learning
Earned mars 18, 2024 EDT
Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud
Earned mars 17, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - Français
Earned mars 4, 2024 EST
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