Dhananjaya K R
Member since 2026
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This course explores the benefits of using Vertex AI Feature Store, how to improve the accuracy of ML models, and how to find which data columns make the most useful features. This course also includes content and labs on feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.
本課程旨在提供必要的知識和工具,協助您探索機器學習運作團隊在部署及管理生成式 AI 模型時面臨的獨特挑戰,並瞭解 Vertex AI 如何幫 AI 團隊簡化機器學習運作程序,打造成效非凡的生成式 AI 專案。
完成使用 BigQuery ML 為預測模型進行資料工程技能徽章中階課程, 即可證明自己具備下列知識與技能:運用 Dataprep by Trifacta 建構連至 BigQuery 的資料轉換 pipeline; 使用 Cloud Storage、Dataflow 和 BigQuery 建構「擷取、轉換及載入」(ETL) 工作負載, 以及使用 BigQuery ML 建構機器學習模型。
完成「運用 BigQuery ML 建立機器學習模型」技能徽章中階課程,即可證明您具備下列技能: 可使用 BigQuery ML 建立及評估機器學習模型,並根據資料進行預測。
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE). You'll review NotebookLM features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.
完成 在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料 技能徽章入門課程,即可證明您具備下列技能: 使用 Dataprep by Trifacta 清理資料、在 Dataflow 執行資料管道、在 Managed Service for Apache Spark 建立叢集和執行 Apache Spark 工作,以及呼叫機器學習 API,包含 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API 和 Video Intelligence API。
本課程介紹 Google Cloud 的 AI 和機器學習 (ML) 功能,著重說明如何開發生成式和預測式 AI 專案。我們也會探討「從資料到 AI」整個生命週期都適用的技術、產品和工具,並透過互動式練習,協助資料科學家、AI 開發人員和機器學習工程師精進專業知識。
This course is an introduction to Vertex AI Notebooks, which are Jupyter notebook-based environments that provide a unified platform for the entire machine learning workflow, from data preparation to model deployment and monitoring. The course covers the following topics: (1) The different types of Vertex AI Notebooks and their features and (2) How to create and manage Vertex AI Notebooks.