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Managing Machine Learning Projects with Google Cloud

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Managing Machine Learning Projects with Google Cloud

Google Cloud Training

Instructeur : Google Cloud Training

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Inclus avec Coursera Plus

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4.6

(3,657 avis)

niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
Planning flexible
Env. 13 heures
Apprenez à votre propre rythme
93%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • 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.

Détails à connaître

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Évaluations

6 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Digital Transformation Using AI/ML with Google Cloud
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable
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Il y a 8 modules dans ce cours

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

Inclus

1 vidéo2 lectures

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.

Inclus

4 vidéos1 lecture1 devoir

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.

Inclus

9 vidéos1 lecture1 devoir

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.

Inclus

6 vidéos1 devoir1 élément d'application

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.

Inclus

6 vidéos1 devoir1 élément d'application

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.

Inclus

6 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application

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.

Inclus

7 vidéos1 devoir1 élément d'application

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

Inclus

1 vidéo

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.6 (1,039 évaluations)
Google Cloud Training
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1 664 Cours2 750 269 apprenants

Offert par

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Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Machine Learning

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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3 657 avis

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    70,35 %

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GG
5

Révisé le 18 juin 2020

HS
4

Révisé le 29 avr. 2020

RS
4

Révisé le 26 nov. 2019

Emplacement réservé

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