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
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Data Governance
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Workflow Management
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Model Training
- Catégorie : Data Store
- Catégorie : Metadata Management
- Catégorie : Model Optimization
- Catégorie : Data Management
- Catégorie : Machine Learning Methods
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : AI Orchestration
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : AI Workflows
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
6 devoirs
Enseigné en Italien
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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