- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 11.997
Автор: coursera
Название: Машинное обучение в Google Cloud Специализация (2023)
Описание:
Machine Learning on Google Cloud Specialization
coursera
Изучите машинное обучение с помощью Google Cloud. Реальные эксперименты со сквозным машинным обучением
Что вы узнаете
Используйте Vertex AI AutoML и BigQuery ML для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения.
Реализуйте модели машинного обучения с помощью Keras и TensorFlow 2.x.
Внедрение машинного обучения в лучшие корпоративные практики
Описать, как выполнить исследовательский анализ данных и улучшить качество данных.
Навыки, которые вы получите
Вертексный ИИ
Машинное обучение
Особенности проектирования
Тензорный поток
Облачные вычисления
Что такое машинное обучение и какие проблемы оно может решить? Как можно создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения в большом масштабе, не написав ни единой строчки кода? Когда следует использовать автоматизированное машинное обучение или индивидуальное обучение?
Этот курс научит вас создавать модели Vertex AI AutoML без написания единой строки кода; создавать модели BigQuery ML, зная основы SQL; создавать пользовательские задания обучения Vertex AI, которые вы развертываете с помощью контейнеров (при небольшом знании Docker); использовать Feature Store для управления и управления данными; использовать разработку функций для улучшения модели; определить подходящие варианты предварительной обработки данных для вашего варианта использования; использовать настройку гиперпараметров Vertex Vizier для включения правильного сочетания параметров, которое дает точные, обобщенные модели и знание теории для решения конкретных типов задач ML, писать распределенные модели ML, которые масштабируются в TensorFlow; и использовать лучшие практики для внедрения машинного обучения в Google Cloud.
Материал на английском языке
Подробнее:
Скачать:
Название: Машинное обучение в Google Cloud Специализация (2023)
Описание:
Machine Learning on Google Cloud Specialization
coursera
Изучите машинное обучение с помощью Google Cloud. Реальные эксперименты со сквозным машинным обучением
Что вы узнаете
Используйте Vertex AI AutoML и BigQuery ML для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения.
Реализуйте модели машинного обучения с помощью Keras и TensorFlow 2.x.
Внедрение машинного обучения в лучшие корпоративные практики
Описать, как выполнить исследовательский анализ данных и улучшить качество данных.
Навыки, которые вы получите
Вертексный ИИ
Машинное обучение
Особенности проектирования
Тензорный поток
Облачные вычисления
Что такое машинное обучение и какие проблемы оно может решить? Как можно создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения в большом масштабе, не написав ни единой строчки кода? Когда следует использовать автоматизированное машинное обучение или индивидуальное обучение?
Этот курс научит вас создавать модели Vertex AI AutoML без написания единой строки кода; создавать модели BigQuery ML, зная основы SQL; создавать пользовательские задания обучения Vertex AI, которые вы развертываете с помощью контейнеров (при небольшом знании Docker); использовать Feature Store для управления и управления данными; использовать разработку функций для улучшения модели; определить подходящие варианты предварительной обработки данных для вашего варианта использования; использовать настройку гиперпараметров Vertex Vizier для включения правильного сочетания параметров, которое дает точные, обобщенные модели и знание теории для решения конкретных типов задач ML, писать распределенные модели ML, которые масштабируются в TensorFlow; и использовать лучшие практики для внедрения машинного обучения в Google Cloud.
Материал на английском языке
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только члены группы Премиум.
Скрытый контент для пользователей All-dar.