The course begins with a discussion about data: how to improve data quality and perform exploratory data analysis. We describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code. You will understand the benefits of Big Query ML. We then discuss how to optimize a machine learning (ML) model and how generalization and sampling can help assess the quality of ML models for custom training.
제공자:
Google 클라우드이 강좌에 대하여
최근 조회 33,588회
유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
초급 단계
완료하는 데 약 17시간 필요
영어
자막: 영어
배울 내용
Describe how to improve data quality and perform exploratory data analysis
Build and train AutoML Models using Vertex AI and BigQuery ML
Optimize and evaluate models using loss functions and performance metrics
Create repeatable and scalable training, evaluation, and test datasets
귀하가 습득할 기술
- Tensorflow
- Bigquery
- Machine Learning
- Data Cleansing
유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
초급 단계
완료하는 데 약 17시간 필요
영어
자막: 영어
제공자:
Google 클라우드
We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success.
강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 1분 필요
Introduction
This module provides an overview of the course and its objectives.
완료하는 데 1분 필요
1개 동영상 (총 1분)
완료하는 데 4시간 필요
Get to Know Your Data: Improve Data through Exploratory Data Analysis
In this module, we look at how to improve the quality of our data and how to explore our data by performing exploratory data analysis. We look at the importance of tidy data in Machine Learning and show how it impacts data quality. For example, missing values can skew our results. You will also learn the importance of exploring your data. Once we have the data tidy, you will then perform exploratory data analysis on the dataset.
완료하는 데 4시간 필요
9개 동영상 (총 57분), 1 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
완료하는 데 3시간 필요
Machine Learning in Practice
In this module, we will introduce some of the main types of machine learning so that you can accelerate your growth as an ML practitioner.
완료하는 데 3시간 필요
6개 동영상 (총 45분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
완료하는 데 3시간 필요
Training AutoML Models Using Vertex AI
In this module, we will introduce training AutoML Models using Vertex AI.
완료하는 데 3시간 필요
7개 동영상 (총 38분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
완료하는 데 3시간 필요
BigQuery Machine Learning: Develop ML Models Where Your Data Lives
In this module, we will introduce BigQuery ML and its capabilities.
완료하는 데 3시간 필요
8개 동영상 (총 30분), 1 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
완료하는 데 1시간 필요
Optimization
In this module we will walk you through how to optimize your ML models.
완료하는 데 1시간 필요
12개 동영상 (총 58분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
완료하는 데 1시간 필요
Generalization and Sampling
Now it’s time to answer a rather weird question: when is the most accurate ML model not the right one to pick? As we hinted at in the last module on Optimization -- simply because a model has a loss metric of 0 for your training dataset does not mean it will perform well on new data in the real world. You will learn how to create repeatable training, evaluation, and test datasets and establish performance benchmarks.
완료하는 데 1시간 필요
5개 동영상 (총 28분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
완료하는 데 2시간 필요
Summary
This module is a summary of the Launching into Machine Learning course
완료하는 데 2시간 필요
4 개의 읽기 자료
검토
- 5 stars69.34%
- 4 stars23.78%
- 3 stars5.01%
- 2 stars1.20%
- 1 star0.64%
LAUNCHING INTO MACHINE LEARNING의 최상위 리뷰
SV 제공2018년 12월 3일
A great course to boost your confidence on practicing ML. It also teaches you some fresh skills like repeatable dataset partitioning techniques using just SQL.
KH 제공2019년 2월 12일
This course gave me a good overview of how to work with GCP for ML and also helped in covering a bit of knowledge gaps that I had when I learnt things on my own.
AR 제공2019년 8월 16일
I got a whole idea on how to work on data from scratch. Model selection, generalization, splitting of data and performance metric were few things I learned from this course.
PT 제공2018년 6월 25일
Overall it was great, and very instructive. However, the Short History of ML was a little bit confusing with too many unexplained words and too many details too early.
자주 묻는 질문
등록 전에 강좌를 미리 볼 수 있나요?
등록하면 무엇을 이용할 수 있나요?
강좌 수료증을 언제 받게 되나요?
이 강좌를 청강할 수 없는 이유는 무엇인가요?
궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.
