Description
Apprenez le machine learning avec GoogleCloud. Expérimentation réelle avec le ML de bout en bout
Ce que vous apprendrez
Utiliser VertexAIAutoML et BigQueryML pour créer, entraîner et déployer des modèles de ML
Implémenter des modèles d’apprentissage automatique à l’aide de Keras et TensorFlow2.x
Mettre en œuvre l’apprentissage automatique dans les meilleures pratiques de l’entreprise
Décrire comment effectuer une analyse exploratoire des données et améliorer la qualité des données
Compétences que vous gagnerez
- SommetAI
- Apprentissage automatique
- Ingénierie des fonctionnalités
- Flux tensoriel
- Informatique en nuage
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique et quels types de problèmes peut-il résoudre? Comment créer, entraîner et déployer des modèles de machine learning à grande échelle sans écrire une seule ligne de code? Quand devriez-vous utiliser l’apprentissage automatique automatisé ou la formation personnalisée?
Ce cours vous apprend à créer des modèles VertexAI AutoML sans écrire une seule ligne de code; créer des modèles BigQuery ML en connaissant le SQL de base; créer des tâches de formation personnalisées VertexAI que vous déployez à l’aide de conteneurs (avec peu de connaissances sur Docker); utiliser Feature Store pour la gestion et la gouvernance des données; utiliser l’ingénierie des fonctionnalités pour améliorer le modèle; déterminer les options de prétraitement des données appropriées pour votre cas d’utilisation; utiliser le réglage des hyperparamètres Vertex Vizier pour incorporer la bonne combinaison de paramètres qui génère des modèles précis et généralisés et une connaissance de la théorie pour résoudre des types spécifiques de problèmes de ML, écrire des modèles de ML distribués qui évoluent dans TensorFlow; et exploitez les bonnes pratiques pour mettre en œuvre le machine learning sur GoogleCloud.
Dernière mise à jour 9/2023
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