Machine learning au sein de l'entreprise
Machine learning au sein de l'entreprise
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Ce cours présente une approche pratique du workflow de ML avec une étude de cas dans laquelle une équipe est confrontée à plusieurs exigences métier et cas d'utilisation de ML. Cette équipe doit comprendre quels outils sont nécessaires pour gérer et gouverner les données, et trouver la meilleure approche pour les prétraiter.
On présente à cette équipe trois options de création de modèles de ML pour deux cas d'utilisation spécifiques. Ce cours explique pourquoi l'équipe tire parti des avantages d'AutoML, de BigQuery ML ou de l'entraînement personnalisé pour atteindre ses objectifs.
Informations sur le cours
Objectifs
- Décrire la gestion, la gouvernance et les options de prétraitement des données
- Déterminer quand utiliser Vertex AutoML, BigQuery ML et l'entraînement personnalisé
- Implémenter le réglage des hyperparamètres à l'aide de Vertex Vizier
- Expliquer comment créer des prédictions par lot et en ligne, configurer la surveillance des modèles et créer des pipelines à l'aide de Vertex AI
Prérequis
Connaître les concepts de base du machine learning
Posséder des compétences de base dans un langage de script (de préférence Python)
Cible
- Analystes de données
- Ingénieurs de données
- Data scientists
- Ingénieurs en ML
- Ingénieurs logiciel en ML
Langues disponibles
English, español (Latinoamérica), 日本語, français, 한국어, português (Brasil) et italiano
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