
Michael Abel, Gwendolyn Stripling
ISBN : 9782412098370
Le low-code permet de développer des outils numériques avec un minimum de codage informatique.
Adoptez une approche axée sur les données et les cas d'utilisation pour comprendre les concepts du machine learning (apprentissage automatique) et du deep learning (apprentissage profond). Ce guide pratique présente trois façons d'apprendre le machine learning sans code à l'aide d'AutoML, de BigQuery ML et de scikit-learn et Keras. Dans chaque cas, vous apprendrez les concepts clés de l'apprentissage automatique en utilisant des ensembles de données réels et des problèmes concrets.
Une introduction à l'apprentissage automatique et à l'IA fondée sur un projet à l'aide d'une approche détaillée et axée sur les données : chargemen
Gwendolyn Stripling est la développeuse principale de contenu IA/ML chez Google Cloud Learning Services. Elle a développé deux des cours d'IA générati

Le low-code permet de développer des outils numériques avec un minimum de codage informatique.
Adoptez une approche axée sur les données et les cas d'utilisation pour comprendre les concepts du machine learning (apprentissage automatique) et du deep learning (apprentissage profond). Ce guide pratique présente trois façons d'apprendre le machine learning sans code à l'aide d'AutoML, de BigQuery ML et de scikit-learn et Keras. Dans chaque cas, vous apprendrez les concepts clés de l'apprentissage automatique en utilisant des ensembles de données réels et des problèmes concrets.
Une introduction à l'apprentissage automatique et à l'IA fondée sur un projet à l'aide d'une approche détaillée et axée sur les données : chargemen
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