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Managing Machine Learning Projects with Google Cloud

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Managing Machine Learning Projects with Google Cloud

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Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6

(3,657 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 13 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
93%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Was Sie lernen werden

  • Explore common machine learning use cases implemented by businesses.

  • Assess the feasibility of your own ML use case and its ability to meaningfully impact your business.

  • Identify the requirements to build, train, and evaluate an ML model.

  • Define data characteristics and biases that affect the quality of ML models and recognize key considerations for managing ML projects.

Wichtige Details

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Bewertungen

6 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Digital Transformation Using AI/ML with Google Cloud
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

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Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

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In diesem Kurs gibt es 8 Module

Welcome to the course! In this module, you'll meet the instructor and learn about the course content and how to get started.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren

This module begins by defining machine learning at a high level and then helps you gain a thorough understanding of its value for business by reviewing several real-world examples. It then introduces machine learning projects and provides practice using a tool to assess the feasibility of several ML problems.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

This module begins by defining machine learning at a high level and then helps you gain a thorough understanding of its value for business by reviewing several real-world examples. It then introduces machine learning projects and provides practice using a tool to assess the feasibility of several ML problems.

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9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

After you have assessed the feasibility of your supervised ML problem, you're ready to move to the next phase of an ML project. This module explores the various considerations and requirements for building a complete dataset in preparation for training, evaluating, and deploying an ML model. It also includes two demos—Vision API and AutoML Vision—as relevant tools that you can easily access yourself or in partnership with a data scientist. You'll also have the opportunity to try out AutoML Vision with the first hands-on lab.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Aufgabe1 App-Element

Data in the world is inherently biased, and that bias can be amplified through ML solutions. In this module, you'll learn about some of the most common biases and how they can disproportionately affect or harm an individual or groups of individuals. You'll also be given guidelines for uncovering possible biases at each phase of an ML project and strategies for achieving ML fairness as much as possible.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Aufgabe1 App-Element

This module explores 5 general themes for discovering ML use cases within day-to-day business, followed by concrete customer examples. You'll learn about creative applications of ML, such as improving the resolution of images or generating music.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element

When you thoroughly understand the fundamentals of machine learning and considerations within in each phase of the project, you're ready to learn about the best practices for managing an ML project. This module describes 5 key considerations for successfully managing an ML project end-to-end: identifying the business value, developing a data strategy, establishing data governance, building successful ML teams, and enabling a culture of innovation. You'll also have an opportunity to gain further exposure to one of Google Cloud's tools by completing a final hands-on lab: Evaluate an ML Model with BigQuery ML.

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Aufgabe1 App-Element

This module provides a summary of the key points covered in each of the modules in the course.

Das ist alles enthalten

1 Video

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.6 (1,039 Bewertungen)
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1.664 Kurse2.751.510 Lernende

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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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3.657 Bewertungen

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GG
5

Geprüft am 18. Juni 2020

HS
4

Geprüft am 29. Apr. 2020

RS
4

Geprüft am 26. Nov. 2019

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Häufig gestellte Fragen