"En este curso, se aplica un enfoque real en el flujo de trabajo del AA a través de un caso de éxito. Un equipo de AA trabaja con varios requisitos empresariales y casos de uso de AA. El equipo debe comprender las herramientas necesarias para la administración de los datos y considerar el mejor enfoque para su procesamiento previo.
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Ce que vous apprendrez
Describir las opciones de organización, administración y procesamiento previo de datos
Identificar cuándo se deben usar Vertex AutoML, BigQuery ML y el entrenamiento personalizado
Implementar el ajuste de hiperparámetros de Vertex Vizier
Explicar cómo crear predicciones por lotes y en línea, configurar la supervisión de modelos y crear canalizaciones con Vertex AI
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Il y a 10 modules dans ce cours
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En este módulo se abordan el flujo de trabajo del AA empresarial y el propósito de cada paso.
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En este módulo, se revisan las herramientas de administración de datos empresariales de Google: Feature Store, Data Catalog, Dataplex y Analytics Hub.
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En este módulo, se analizan el arte y la ciencia del aprendizaje automático y las redes neuronales. También hablaremos sobre cómo entrenar modelos de AA personalizados con Vertex AI.
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En este módulo, veremos cómo ajustar los hiperparámetros con Vertex AI Vizier.
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En este módulo, se abordará la predicción y la supervisión de modelos de Vertex AI. Primero, analizaremos las predicciones por lotes y en línea a través de contenedores precompilados y personalizados. Luego, revisaremos la supervisión de modelos, que es un servicio para administrar el rendimiento de los modelos de AA.
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En este módulo, se abordan las canalizaciones de Vertex AI y cómo compilarlas para organizar tu flujo de trabajo de AA.
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