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.
Launching into Machine Learning
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeur : Google Cloud Training
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Inclus avec
(4,314 avis)
Ce que vous apprendrez
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
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Bigquery
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Data Cleansing
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6 devoirs
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Il y a 8 modules dans ce cours
This module provides an overview of the course and its objectives.
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1 vidéo
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.
Inclus
9 vidéos1 lecture1 devoir2 éléments d'application
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.
Inclus
6 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
In this module, we will introduce training AutoML Models using Vertex AI.
Inclus
5 vidéos1 lecture1 devoir
In this module, we will introduce BigQuery ML and its capabilities.
Inclus
7 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
In this module we will walk you through how to optimize your ML models.
Inclus
12 vidéos1 lecture1 devoir
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.
Inclus
5 vidéos1 lecture1 devoir
This module is a summary of the Launching into Machine Learning course
Inclus
4 lectures
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Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Machine Learning
New York University
University of Maryland, College Park
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Avis des étudiants
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Révisé le 12 août 2021
Interesting course, and the technical details during week 3 and 4 were highly appreicated. The labs could have been a bit better put together, but all round happy with this course!
Révisé le 13 juil. 2018
Great presenter. High energy engaging. The material is more difficult and to develop intuition of why the sampling needs to result in constant RMSE didn't come across.
Révisé le 25 août 2018
Very good course for beginners!
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Foire Aux Questions
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