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
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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
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Google 클라우드
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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 stars69.37%
- 4 stars23.76%
- 3 stars5%
- 2 stars1.21%
- 1 star0.64%
LAUNCHING INTO MACHINE LEARNING의 최상위 리뷰
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.
AK 제공2018년 8월 25일
Very good course for beginners!
-1 star because I find labs to be less informational and practical and course to be more theoretical that practical!
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.
SK 제공2019년 5월 5일
This course is very helpful to understand the machine learning concepts of various modals, splitting of the data and even training the model for benchmark.
자주 묻는 질문
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