Machine Learning in the Enterprise
Machine Learning in the Enterprise
These skills were generated by A.I. Do you agree this course teaches these skills?
This course takes a real-world approach to the ML Workflow through a case study. An ML team faces several ML business requirements and use cases. The team must understand the tools required for data management and governance and consider the best approach for data preprocessing.
The team is presented with three options to build ML models for two use cases. The course explains why they would use AutoML, BigQuery ML, or custom training to achieve their objectives.
Informacje o szkoleniu
Cele
- Describe data management, governance, and preprocessing options.
- Identify when to use Vertex AutoML, BigQuery ML, and custom training.
- Implement Vertex Vizier Hyperparameter Tuning.
- Explain how to create batch and online predictions, setup model monitoring, and create pipelines using Vertex AI.
Wymagania wstępne
Some familiarity with basic machine learning concepts
Basic proficiency with a scripting language; Python preferred
Odbiorcy
- Data Analysts
- Data Engineers
- Data Scientists
- ML Engineers
- ML Software Engineers
Dostępne języki
English, español (Latinoamérica), 日本語, français, 한국어 oraz português (Brasil)
Co mogę zrobić po ukończeniu tego szkolenia?
Po ukończeniu szkolenia możesz zapoznać się z dodatkowymi materiałami ze swojej ścieżki szkoleniowej lub przejrzeć katalog.
Jakie odznaki mogę zdobyć?
Po szkoleniu otrzymasz odznakę potwierdzającą jego ukończenie. Odznaki możesz wyświetlać w swoim profilu i udostępniać w sieciach społecznościowych.
Chcesz wziąć udział w tym kursie u jednego z naszych partnerów udostępniających treści na żądanie?
Przejrzyj treści związane z Google Cloud w serwisie Coursera i Pluralsight.
Wolisz uczyć się z instruktorem?