Miembro desde 2023
Deprecated : Managing Machine Learning Projects with Google Cloud
Earned nov 12, 2023 EST
Launching into Machine Learning - Español
Earned oct 14, 2023 EDT
Feature Engineering - Español
Earned oct 3, 2023 EDT
Business professionals in non-technical roles have a unique opportunity to lead or influence machine learning projects. If you have questions about machine learning and want to understand how to use it, without the technical jargon, this course is for you. Learn how to translate business problems into machine learning use cases and vet them for feasibility and impact. Find out how you can discover unexpected use cases, recognize the phases of an ML project and considerations within each, and gain confidence to propose a custom ML use case to your team or leadership or translate the requirements to a technical team.
El curso comienza con un debate sobre los datos: cómo mejorar la calidad de los datos y cómo realizar análisis exploratorios de datos. Describimos Vertex AI AutoML y cómo compilar, entrenar y, luego, implementar un modelo de AA sin escribir ni una sola línea de código Conocerá los beneficios de BigQuery ML. Luego, se analiza cómo optimizar un modelo de aprendizaje automático (AA) y cómo la generalización y el muestreo pueden ayudar a evaluar la calidad de los modelos de AA para el entrenamiento personalizado.
¿Desea saber sobre Vertex AI Feature Store? ¿Desea saber cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA o averiguar qué columnas de datos crean los atributos más útiles? Le damos la bienvenida a Feature Engineering, donde analizaremos los atributos buenos y malos, y cómo se los puede procesar previamente y transformar para aprovecharlos al máximo en sus modelos. El curso incluye contenido y labs sobre la ingeniería de atributos en los que se usan BigQuery ML, Keras y TensorFlow.