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Explore Machine Learning Models with Explainable AI

Fundamental 8 étapes 7 heures 23 crédits

Dans cette mission fondamentale, vous acquerrez une expérience pratique de l'Explainable AI, un ensemble d'outils et de plateformes pour vous aider à développer des modèles d'apprentissage automatique inclusifs et interprétables et à les déployer en toute confiance. Terminez cette quête, y compris le Labo du défi à la fin, pour recevoir un badge numérique exclusif de Google Cloud.

Quest Outline

Vidéo

What is the What-If Tool?

Atelier pratique

AI Platform : Qwik Start

Dans cet atelier, vous allez entraîner et déployer un modèle TensorFlow sur AI Platform pour effectuer des prédictions. Regardez ces courtes vidéos intitulées Harness the Power of Machine Learning with AI Platform (Tirer parti de la puissance du machine learning avec AI Platform) et AI Platform: Qwik Start - Qwiklabs Preview (AI Platform : Qwik Start – Présentation de Qwiklabs).

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Atelier pratique

Utiliser l'outil de simulation What-If avec des modèles de reconnaissance d'image

Dans cet atelier, nous allons vous montrer comment utiliser l'outil de simulation What-If pour des modèles de reconnaissance d'image.

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Atelier pratique

Identifier des biais dans des données hypothécaires à l'aide de Cloud AI Platform et de l'outil de simulation What-If

Dans cet atelier, vous allez utiliser l'outil de simulation What-If pour identifier des biais potentiels dans un modèle entraîné sur des applications de prêt hypothécaire.

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Atelier pratique

Comparer des modèles Cloud AI Platform à l'aide de l'outil de simulation What-If pour identifier des biais potentiels

Dans cet atelier, nous utilisons l'outil de simulation What-If pour créer des modifications de modèles. La gestion des versions pour les modèles se fait toujours à l'aide d'AI Platform.

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Atelier pratique

Explorer les modèles de machine learning avec Explainable AI : atelier challenge

Dans cet atelier challenge, vous allez utiliser vos connaissances d'AI Platform et de l'outil de simulation What-If pour identifier et résoudre des biais dans des ensembles de données.

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