Date d'abonnement : 2023
Deprecated : Managing Machine Learning Projects with Google Cloud
Earned nov. 12, 2023 EST
Launching into Machine Learning - Français
Earned oct. 14, 2023 EDT
Feature Engineering - Français
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.
Au début de ce cours, vous trouverez une discussion concernant les données, expliquant comment améliorer leur qualité et comment effectuer des analyses exploratoires. Ensuite, nous vous présenterons Vertex AI AutoML et vous expliquerons comment créer, entraîner et déployer un modèle de machine learning (ML) sans écrire une ligne de code. Vous découvrirez également les avantages de BigQuery ML. Enfin, nous verrons comment optimiser un modèle de ML, et en quoi la généralisation ainsi que l'échantillonnage peuvent vous aider à évaluer la qualité des modèles de ML destinés à un entraînement personnalisé.
Vous voulez en savoir plus sur Vertex AI Feature Store ? Vous souhaitez découvrir comment améliorer la précision de vos modèles de ML ? Comment déterminer les colonnes de données présentant les caractéristiques les plus utiles ? Bienvenue dans le cours "Feature Engineering", dans lequel vous apprendrez à distinguer les caractéristiques pertinentes de celles qui ne le sont pas. Vous verrez aussi comment les prétraiter et les transformer pour les utiliser de manière optimale dans vos modèles. Ce cours inclut du contenu et des ateliers portant sur l'extraction de caractéristiques à l'aide de BigQuery ML, Keras et TensorFlow.