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Launching into Machine Learning - Italiano
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Launching into Machine Learning - Italiano

Course

Gain insight into a topic and learn the fundamentals

Beginner level
No prior experience required
15 hours to complete
3 weeks at 5 hours a week
Flexible schedule
Learn at your own pace

What you'll learn

  • Descrivere come migliorare la qualità dei dati ed eseguire analisi esplorative dei dati

  • Creare e addestrare modelli AutoML utilizzando Vertex AI e BigQuery ML

  • Ottimizzare e valutare i modelli utilizzando funzioni di perdita e metriche delle prestazioni

  • Creare set di dati ripetibili e scalabili per l'addestramento, la valutazione e i test

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Recently updated!

June 2024

Assessments

6 quizzes

Taught in Italian

See how employees at top companies are mastering in-demand skills

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There are 8 modules in this course

Questo modulo fornisce una panoramica del corso e dei suoi obiettivi.

What's included

1 video

In questo modulo vedremo come migliorare la qualità dei dati ed esplorare i dati eseguendo analisi esplorative. Analizzeremo l'importanza di avere dati ordinati nel machine learning, mostrando in che modo questo aspetto influisce sulla qualità dei dati. Ad esempio, l'assenza di valori può distorcere i risultati. Scoprirai anche l'importanza dell'esplorazione dei dati. Dopo aver ordinato i dati, eseguirai un'analisi esplorativa del set di dati.

What's included

9 videos1 reading1 quiz2 app items

In questo modulo introdurremo alcuni dei principali tipi di machine learning, così potrai accelerare la tua crescita come professionista del ML.

What's included

6 videos1 reading1 quiz1 app item

In questo modulo introdurremo l'addestramento dei modelli AutoML utilizzando Vertex AI.

What's included

5 videos1 reading1 quiz

In questo modulo presenteremo BigQuery ML e le sue funzionalità.

What's included

7 videos1 reading1 quiz1 app item

In questo modulo ti spiegheremo come ottimizzare i tuoi modelli di ML.

What's included

12 videos1 reading1 quiz

Adesso è il momento di rispondere a una domanda piuttosto strana: in quale caso il modello di ML più accurato non è quello giusto da scegliere? Come abbiamo accennato nell'ultimo modulo sull'ottimizzazione, il fatto che un modello abbia una metrica di perdita pari a 0 per il set di dati di addestramento non significa che avrà prestazioni ottimali con nuovi dati reali. Imparerai a creare set di dati ripetibili per l'addestramento, la valutazione e il test, nonché a stabilire benchmark per le prestazioni.

What's included

5 videos1 reading1 quiz

Questo modulo è un riepilogo del corso Launching into Machine Learning

What's included

4 readings

Instructor

Google Cloud Training
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Offered by

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