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.
Présentation rapide du machine learning
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Cours pratique pour explorer les principes de base du machine learning
Ce cours vous aidera à associer des problèmes concrets à des solutions de machine learning.
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Découvrez comment gérer des projets de machine learning.

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.

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Les forêts de décision sont une alternative aux réseaux de neurones.
Les systèmes de recommandation génèrent des suggestions personnalisées.
Le clustering est une stratégie clé de machine learning non supervisé permettant d'associer des éléments connexes.
Les GAN créent de nouvelles instances de données qui ressemblent à vos données d'entraînement.
S'agit-il d'une photo de chat ou de chien ?

Guides

Nos guides proposent des tutoriels simples et détaillés pour résoudre les problèmes courants de machine learning à l'aide de bonnes pratiques.
Devenez un meilleur ingénieur en machine learning en suivant ces bonnes pratiques Google en matière de machine learning.
Ce guide aide les UX, les PM et les développeurs à travailler de façon collaborative sur des sujets et des questions liés à la conception de l'IA.
Ce guide complet explique comment résoudre les problèmes de classification de texte à l'aide du machine learning.
Ce guide décrit les astuces qu'un analyste de données expert utilise pour évaluer d'énormes ensembles de données dans des problèmes de machine learning.
Ce guide présente une méthode scientifique pour optimiser l'entraînement des modèles de deep learning.
Ce guide présente les erreurs courantes que les professionnels du ML peuvent rencontrer lorsqu'ils travaillent avec des données et des statistiques.
Ce guide pour les débutants explique comment intégrer l'équité, la responsabilité, la sécurité et la confidentialité aux systèmes d'IA.
Découvrez un exemple de workflow de test antagoniste.

Glossaires

Les glossaires définissent les termes du machine learning.
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Définitions et termes de base du ML.
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Termes et définitions clés de la forêt de décision.
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Regroupement des termes et définitions clés.
Glossaire complet contenant toutes les définitions.