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Plan du cours

Introduction

Aperçu des fonctionnalités et de l'architecture d'AutoML

  • L'écosystème ML de Google
  • La gamme de produits AutoML

Travailler avec l'écosystème d'apprentissage automatique de Google

  • Applications pour les produits AutoML
  • Défis et limitations

Évaluation de contenu à l'aide d'AutoML Natural Language

  • Préparation des ensembles de données
  • Création et déploiement de modèles
  • Entraînement sur textes et documents (classification, extraction, analyse)

Classification d'images à l'aide d'AutoML Vision

  • Étiquetage des images
  • Entraînement et évaluation des modèles
  • AutoML Vision Edge

Création de modèles de traduction à l'aide d'AutoML Translation

  • Préparation des ensembles de données (langue source et langue cible)
  • Création et gestion des modèles
  • Tests des modèles

Réaliser des prédictions à partir de modèles entraînés

  • Analyse de documents
  • Prédictions d'images
  • Traduction de contenu

Exploration d'autres produits AutoML

  • AutoML Tables pour les données structurées
  • AutoML Video Intelligence pour les vidéos

Dépannage

Conclusion et synthèse

Pré requis

  • Connaissances de base en analyse de données
  • Familiarité avec l'apprentissage automatique

Public cible

  • Scientifiques des données
  • Analistes de données
  • Développeurs
 7 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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