Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-data-lifecycle-in-production
Introduction
Dans le monde en constante évolution de l’apprentissage automatique, la compréhension du cycle de vie des données est essentielle pour garantir que vos modèles fonctionnent de manière efficace et durable. Le cours ‘Machine Learning Data Lifecycle in Production’, qui fait partie de la spécialisation Machine Learning Engineering for Production sur Coursera, offre une occasion unique d’apprendre à gérer les données tout au long de leur cycle de vie. Voici mon aperçu et ma recommandation de ce cours.
Overview du cours
Ce cours se concentre sur la création de pipelines de données, de la collecte à la validation des ensembles de données. Les participants apprendront à évaluer la qualité des données, à effectuer du feature engineering, ainsi qu’à établir le cycle de vie des données en utilisant des outils de provenance et de métadonnées. Vous travaillerez avec TensorFlow Extended (TFX), un outil puissant conçu pour le développement de systèmes de machine learning.
Syllabus
Semaine 1 : Collecte, étiquetage et validation des données
Au cours de cette première semaine, vous serez introduit aux systèmes de production en apprentissage automatique. Vous apprendrez à utiliser la bibliothèque TFX pour préparer vos données en les étiquetant et les validant afin qu’elles soient prêtes pour la production.
Semaine 2 : Feature Engineering, transformation et sélection
Cette semaine est dédiée à la mise en œuvre du feature engineering. Vous appliquerez des techniques de transformation et de sélection des caractéristiques avec TFX, en vous concentrant sur les types de données structurées et non structurées, tout en traitant les déséquilibres de classe.
Semaine 3 : Parcours des données et stockage des données
Vous comprendrez le parcours des données dans un système de production et utiliserez les métadonnées ML et les schémas d’entreprise pour faire face à l’évolution rapide des données.
Semaine 4 (Optionnelle) : Étiquetage avancé, augmentation et prétraitement des données
Bien que facultative, cette semaine se concentre sur l’amélioration de la précision des modèles en combinant des données étiquetées et non étiquetées et en augmentant votre ensemble de données pour diversifier votre formation.
Conclusion
Le cours ‘Machine Learning Data Lifecycle in Production’ est une ressource inestimable pour quiconque souhaitant approfondir ses compétences en apprentissage automatique, en particulier dans un contexte industriel. La pédagogie est claire et concise, et les projets pratiques vous permettent de mettre en œuvre ce que vous avez appris. Je recommande vivement ce cours à tous ceux qui souhaitent solidifier leur expertise en gestion des données dans le cadre de l’IA.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-data-lifecycle-in-production