enthaltenIl corso inizia con una discussione sui dati: come migliorare la qualità dei dati ed eseguire analisi esplorative dei dati. Descriveremo Vertex AI AutoML e come creare, addestrare ed eseguire il deployment di un modello di ML senza scrivere una sola riga di codice. Comprenderai i vantaggi di Big Query ML. Discuteremo quindi di come ottimizzare un modello di machine learning (ML) e di come la generalizzazione e il campionamento possano aiutare a valutare la qualità dei modelli di ML per l'addestramento personalizzato.
Launching into Machine Learning - Italiano
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Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
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3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Descrivere come migliorare la qualità dei dati ed eseguire analisi esplorative dei dati
Creare e addestrare modelli AutoML utilizzando Vertex AI e BigQuery ML
Ottimizzare e valutare i modelli utilizzando funzioni di perdita e metriche delle prestazioni
Creare set di dati ripetibili e scalabili per l'addestramento, la valutazione e i test
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Juni 2024
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6 Aufgaben
Unterrichtet in Italienisch
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In diesem Kurs gibt es 8 Module
Questo modulo fornisce una panoramica del corso e dei suoi obiettivi.
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1 Video
In questo modulo vedremo come migliorare la qualità dei dati ed esplorare i dati eseguendo analisi esplorative. Analizzeremo l'importanza di avere dati ordinati nel machine learning, mostrando in che modo questo aspetto influisce sulla qualità dei dati. Ad esempio, l'assenza di valori può distorcere i risultati. Scoprirai anche l'importanza dell'esplorazione dei dati. Dopo aver ordinato i dati, eseguirai un'analisi esplorativa del set di dati.
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9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 App-Elemente
In questo modulo introdurremo alcuni dei principali tipi di machine learning, così potrai accelerare la tua crescita come professionista del ML.
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6 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
In questo modulo introdurremo l'addestramento dei modelli AutoML utilizzando Vertex AI.
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5 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
In questo modulo presenteremo BigQuery ML e le sue funzionalità.
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7 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
In questo modulo ti spiegheremo come ottimizzare i tuoi modelli di ML.
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12 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
Adesso è il momento di rispondere a una domanda piuttosto strana: in quale caso il modello di ML più accurato non è quello giusto da scegliere? Come abbiamo accennato nell'ultimo modulo sull'ottimizzazione, il fatto che un modello abbia una metrica di perdita pari a 0 per il set di dati di addestramento non significa che avrà prestazioni ottimali con nuovi dati reali. Imparerai a creare set di dati ripetibili per l'addestramento, la valutazione e il test, nonché a stabilire benchmark per le prestazioni.
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5 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
Questo modulo è un riepilogo del corso Launching into Machine Learning
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