Cours de base
Les cours de base couvrent les bases et les concepts fondamentaux du machine learning.
Nous vous recommandons de les prendre dans l'ordre ci-dessous.
Cours d'initiation au machine learning
Formation pratique permettant d'explorer les bases du machine learning
Nouveau
Problème lié à l'utilisation de cadres
Ce cours vous aidera à mettre en correspondance des problèmes concrets avec des solutions de machine learning.
Préparation des données et extraction de caractéristiques
Introduction à la préparation de vos données pour les workflows de ML
Tester et déboguer
Stratégies de test et de débogage des modèles de machine learning et des pipelines
Cours avancés
Suivez d'autres cours de ML pour améliorer vos connaissances et vos compétences.
Cours avancés
Les cours avancés présentent des outils et des techniques permettant de résoudre divers problèmes liés au machine learning.
Les cours sont organisés indépendamment. Prenez-les en fonction de leur domaine d'intérêt ou de leur problème.
Systèmes de recommandation
Les systèmes de recommandation génèrent des suggestions personnalisées.
Clustering
Le clustering est une stratégie clé de machine learning non supervisée permettant d'associer des éléments associés.
Apprentissage par renforcement
Présentation des techniques d'apprentissage par renforcement
Réseaux antagonistes génératifs
Les GAN créent des instances de données semblables à vos données d'entraînement.
Classification d'images
S'agit-il d'une photo de chat ou d'un chien ?
Équité dans l'API Perspective
Entraînez-vous à résoudre les problèmes d'équité.
Qualité des vidéos YouTube
Utiliser des arbres de décision pour différencier les vidéos de haute qualité de celles de basse qualité
Exploration de graphe
Utiliser l'apprentissage non supervisé et semi-supervisé pour identifier des applications similaires
Guides
Nos guides présentent des procédures détaillées et simples pour résoudre les problèmes courants de machine learning à l'aide des bonnes pratiques.
Règles du ML
Devenez un meilleur ingénieur en machine learning en suivant ces bonnes pratiques de machine learning chez Google.
Guide People + AI
Ce guide aide les responsables de l'expérience utilisateur, les chefs de projet et les développeurs à travailler de manière collaborative sur des sujets et des questions sur la conception de l'IA.
Classification de texte
Ce guide complet vous explique comment résoudre les problèmes de classification de texte à l'aide du machine learning.
Analyse de données efficace
Ce guide décrit les astuces qu'un analyste de données expert utilise pour évaluer des ensembles de données volumineux dans des problèmes de machine learning.
Playbook sur le réglage du deep learning
Ce guide décrit une méthode scientifique pour optimiser l'entraînement de modèles de deep learning.
Glossaires
Les glossaires définissent des termes liés au machine learning.