Présentation

Durée : 1 minute

Dans cet atelier, vous allez utiliser Keras pour créer un modèle de prédiction du tarif d'une course en taxi. Puis, grâce à l'ingénierie avancée des caractéristiques, vous améliorerez ces prédictions pour les courses en taxi à New York.

Objectifs de l'atelier

Dans cet atelier, vous allez apprendre à :

• créer un notebook d'instance Workbench ;
• traiter des colonnes de caractéristiques temporelles dans Keras ;
• effectuer une ingénierie des caractéristiques sur les données de géolocalisation par le biais des couches Lambda ;
• créer des colonnes de caractéristiques croisées et divisées en bins.

Vertex AI propose deux solutions de notebook, Workbench et Colab Enterprise.

Workbench

Vertex AI Workbench constitue un excellent choix pour les projets où la priorité est donnée au contrôle et à la personnalisation. Il convient particulièrement aux projets élaborés composés de plusieurs fichiers, avec des dépendances complexes. C'est également un bon choix pour un data scientist qui passe d'une station de travail ou d'un ordinateur portable au cloud.

Les instances Vertex AI Workbench sont fournies avec une suite préinstallée de packages de deep learning, assurant la compatibilité avec les frameworks TensorFlow et PyTorch.

Préparation

Pour chaque atelier, nous vous attribuons un nouveau projet Google Cloud et un nouvel ensemble de ressources pour une durée déterminée, sans frais.

1. Connectez-vous à Qwiklabs dans une fenêtre de navigation privée.

2. Vérifiez le temps imparti pour l'atelier (par exemple : 01:15:00) : vous devez pouvoir le terminer dans ce délai.
   Une fois l'atelier lancé, vous ne pouvez pas le mettre en pause. Si nécessaire, vous pourrez le redémarrer, mais vous devrez tout reprendre depuis le début.

3. Lorsque vous êtes prêt, cliquez sur Démarrer l'atelier.

4. Notez vos identifiants pour l'atelier (Nom d'utilisateur et Mot de passe). Ils vous serviront à vous connecter à Google Cloud Console.

5. Cliquez sur Ouvrir la console Google.

6. Cliquez sur Utiliser un autre compte, puis copiez-collez les identifiants de cet atelier lorsque vous y êtes invité.
   Si vous utilisez d'autres identifiants, des messages d'erreur s'afficheront ou des frais seront appliqués.

7. Acceptez les conditions d'utilisation et ignorez la page concernant les ressources de récupération des données.

Tâche 1 : Lancer une instance Vertex AI Workbench

1. Dans le menu de navigation () de la console Google Cloud, sélectionnez Vertex AI.

2. Cliquez sur Activer toutes les API recommandées.

3. Dans le menu de navigation, cliquez sur Workbench.

   En haut de la page "Workbench", vérifiez que vous vous trouvez dans la vue Instances.

4. Cliquez sur Créer.

5. Configurez l'instance :

   • Nom : lab-workbench
   • Région : définissez la région sur
   • Zone : définissez la zone sur
   • Options avancées (facultatif) : si nécessaire, cliquez sur "Options avancées" pour une personnalisation plus avancée (par exemple, type de machine, taille du disque).

6. Cliquez sur Créer.

La création de l'instance prend quelques minutes. Une coche verte apparaît à côté de son nom quand elle est prête.

7. Cliquez sur Ouvrir JupyterLab à côté du nom de l'instance pour lancer l'interface JupyterLab. Un nouvel onglet s'ouvre alors dans votre navigateur.

8. Cliquez sur l'icône Python 3 pour lancer un nouveau notebook Python.

9. Effectuez un clic droit sur le fichier Untitled.ipynb dans la barre de menu et sélectionnez Renommer le notebook pour lui attribuer un nom significatif.

Votre environnement est configuré. Vous êtes maintenant prêt à utiliser votre notebook Vertex AI Workbench.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Lancer une instance Vertex AI Workbench

Tâche 2 : Cloner un dépôt du cours dans votre interface JupyterLab

Le dépôt GitHub contient le fichier de l'atelier et les fichiers de solution du cours.

1. Copiez et exécutez le code suivant dans la première cellule de votre notebook pour cloner le dépôt training-data-analyst.

!git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/training-data-analyst

2. Vérifiez que vous avez bien cloné le dépôt. Double-cliquez sur le répertoire training-data-analyst et assurez-vous que vous pouvez voir son contenu.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Cloner un dépôt du cours dans votre interface JupyterLab

Tâche 3 : Effectuer une ingénierie avancée des caractéristiques dans Keras

Durée : 60 minutes

1. Dans l'interface du notebook, accédez à training-data-analyst > courses > machine_learning > deepdive2 > feature_engineering > labs et ouvrez 4_keras_adv_feat_eng-lab.ipynb.

2. Un pop-up s'affiche pour vous permettre de sélectionner un kernel. Choisissez le kernel TensorFlow 2.11 (Local) parmi les options disponibles.

3. Dans l'interface du notebook, cliquez sur Modifier > Supprimer tous les résultats (via le menu déroulant).

4. Lisez attentivement les instructions du notebook et complétez le code sur les lignes contenant la mention #TODO.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Effectuer une ingénierie avancée des caractéristiques dans Keras

Terminer l'atelier

Une fois l'atelier terminé, cliquez sur End Lab (Terminer l'atelier). Qwiklabs supprime les ressources que vous avez utilisées, puis efface le compte.

Si vous le souhaitez, vous pouvez noter l'atelier. Sélectionnez le nombre d'étoiles correspondant à votre note, saisissez un commentaire, puis cliquez sur Submit (Envoyer).

Le nombre d'étoiles que vous pouvez attribuer à un atelier correspond à votre degré de satisfaction :

• 1 étoile = très mécontent(e)
• 2 étoiles = insatisfait(e)
• 3 étoiles = ni insatisfait(e), ni satisfait(e)
• 4 étoiles = satisfait(e)
• 5 étoiles = très satisfait(e)

Si vous ne souhaitez pas donner votre avis, vous pouvez fermer la boîte de dialogue.

Pour soumettre des commentaires, suggestions ou corrections, veuillez utiliser l'onglet Support (Assistance).

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