Machine learning nas empresas
Machine learning nas empresas
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Este curso tem uma abordagem realista para o fluxo de trabalho de ML usando um estudo de caso em que uma equipe tem vários casos de uso e exigências comerciais em ML. Essa equipe precisa conhecer as ferramentas necessárias para a governança e o gerenciamento de dados e decidir a melhor abordagem para o processamento deles.
A equipe terá três opções para criar modelos de ML em dois casos de uso. Neste curso, explicamos quando usar o AutoML, o BigQuery ML ou o treinamento personalizado para alcançar os objetivos.
Informações sobre o curso
Objetivos
- Descrever as opções de gerenciamento, governança e pré-processamento de dados.
- Saber quando usar o AutoML, o BigQuery ML e o treinamento personalizado da Vertex AI.
- Implementar o ajuste de hiperparâmetros do Vertex Vizier.
- Explicar como criar previsões on-line e em lote, configurar o monitoramento de modelos e desenvolver pipelines usando a Vertex AI.
Pré-requisitos
Ter alguma familiaridade com os conceitos básicos de machine learning
Proficiência básica com uma linguagem de script (de preferência, Python)
Público-alvo
- Analistas de dados
- Engenheiros de dados
- Cientistas de dados
- Engenheiros de ML
- Engenheiros de software de ML
Idiomas disponíveis
English, español (Latinoamérica), 日本語, français, 한국어, português (Brasil), and italiano
O que eu faço quando terminar o curso?
Ao final do curso, você pode navegar pelo conteúdo complementar do programa de aprendizado ou conferir nosso catálogo.
Quais selos eu posso ganhar?
Ao terminar um curso, você receberá um selo de conclusão. Os selos são exibidos no seu perfil e podem ser compartilhados nas suas redes sociais.
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