このコースでは、ML ワークフローに対する実践的なアプローチを取り上げます。具体的には、いくつかの ML のビジネス要件とユースケースに取り組む ML チームをケーススタディ形式で紹介します。このチームは、データ マネジメントとガバナンスに必要なツールを理解し、データの前処理に最適なアプローチを検討する必要があります。

Machine Learning in the Enterprise - 日本語版

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
データ マネジメント、ガバナンス、前処理のオプションについて説明する。
Vertex AutoML、BigQuery ML、カスタム トレーニングを使うタイミングを特定する。
Vertex Vizier ハイパーパラメータ調整を実装する。
Vertex AI を使用して、バッチ予測とオンライン予測を作成する方法、モデルのモニタリングを設定する方法、パイプラインを作成する方法を説明する。
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Predictive Analytics
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Machine Learning Methods
- Catégorie : Model Optimization
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Forecasting
- Catégorie : Model Training
- Catégorie : Enterprise Modeling
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Metadata Management
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Data Management
- Catégorie : Data Governance
- Catégorie : Workflow Management
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : AI Workflows
- Catégorie : Model Deployment
Détails à connaître

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6 devoirs
Enseigné en Japonais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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