Questo corso adotta un approccio pratico reale al flusso di lavoro ML attraverso un case study. Un team ML è chiamato a rispondere a numerosi requisiti aziendali e ad affrontare vari casi d'uso ML. Deve comprendere gli strumenti necessari per la gestione e la governance dei dati e considerare l'approccio migliore per la pre-elaborazione dei dati.
Machine Learning in the Enterprise - Italiano
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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Descrivere le opzioni di gestione, governance e pre-elaborazione dei dati.
Identificare quando utilizzare Vertex AutoML, BigQuery ML e l'addestramento personalizzato.
Implementare l'ottimizzazione degli iperparametri mediante Vertex Vizier.
Spiegare come creare previsioni batch e online, configurare il monitoraggio del modello e creare pipeline con Vertex AI.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Metadata Management
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Model Training
- Kategorie: Information Management
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Business Workflow Analysis
- Kategorie: Data Management
- Kategorie: Model Optimization
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Data Governance
- Kategorie: Google Cloud Platform
- Kategorie: Workflow Management
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Machine Learning
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: AI Workflows
- Kategorie: Model Deployment
- Kategorie: AI Orchestration
Wichtige Details
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6 Aufgaben
Unterrichtet in Italienisch
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In diesem Kurs gibt es 10 Module
Dozent
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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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