курс Машинне навчання в Google Cloud надає повне та практичне навчання з використання інструментів та сервісів Google Cloud для розробки, навчання та розгортання моделей машинного навчання (ML) у великих масштабах. Учасники ознайомляться з усім життєвим циклом ML — від обробки даних та розробки функцій до навчання, оцінки, оптимізації та розгортання моделей за допомогою Vertex AI, AutoML, BigQuery ML та TensorFlow.
Навчання включає демонстрації та практичні заняття, що охоплюють як традиційні моделі машинного навчання, так і генеративні проекти штучного інтелекту та масштабовані конвеєри машинного навчання.
Курс призначений для:
• інженери машинного навчання та спеціалісти з обробки даних, які хочуть створювати та масштабувати системи машинного навчання
• інженери даних та розробники, зацікавлені в моделях машинного навчання, інтегрованих у сучасні додатки
• Фахівці зі штучного інтелекту/машинного навчання, які працюють з великими обсягами даних і хочуть використовувати технології Google Cloud
• фахівці на шляху до сертифікаційного навчання Професійний інженер машинного навчання
Після завершення курсу учасники зможуть:
• описує технології та інструменти, що використовуються для побудови моделей машинного навчання та завершення конвеєрів
• використовувати AutoML та BigQuery ML для створення та навчання моделей без коду або за допомогою SQL
• створювати та керувати наборами даних у Vertex AI
• використовувати TensorFlow та Keras для розробки та навчання користувацьких моделей
• впроваджувати пакетні або онлайн-моделі моніторингу та прогнозування
• використовувати інженерію ознак для покращення продуктивності моделі
• впроваджувати відтворювані та масштабовані конвеєри машинного навчання
- Знайомство з основними концепціями машинного навчання
- Базові знання Python або іншої мови сценаріїв
- Досвід роботи з Google Cloud або інші платформи cloud це корисно
????? 1. Вступ до машинного навчання та штучного інтелекту в Google Cloud
• Фреймворк машинного навчання/штучного інтелекту в Google Cloud
• Послуги, пов'язані з машинним навчанням
• Життєвий цикл перетворення даних на штучний інтелект та варіанти продуктів
• Побудова моделі машинного навчання за допомогою BigQuery ML
• Повний робочий процес машинного навчання та MLOps
????? 2. Початок машинного навчання
• Дослідження якості даних та попередня обробка
• Створення моделей з наглядом
• AutoML: створення, навчання та розгортання без коду
• BigQuery ML: оптимізація та оцінка моделі
????? 3. TensorFlow у Google Cloud
• Основи TensorFlow та Keras
• Обробка даних за допомогою tf.data
• Створення та навчання моделей за допомогою tf.keras
• Розгортання за допомогою служби навчання Vertex AI
????? 4. Особливість інженерії
• Вступ до сховища функцій Vertex AI
• Попередня обробка в BigQuery ML, Keras та TensorFlow
• Методи покращення характеристик для складних даних
????? 5. Машинне навчання в корпоративному середовищі
• Попередня обробка та управління даними у великих масштабах
• Генеративний штучний інтелект та інтегровані API LLM
• Продукти та рішення для корпоративного штучного інтелекту
Примітка: Остаточний порядок денний може відрізнятися залежно від тренера та формату проведення. Щоб отримати оновлений розклад, зверніться до команди. Bittnet Training.
Цей курс входить до Офіційний шлях до сертифікації професійного інженера машинного навчання, що забезпечує практичні навички, необхідні для розробки та впровадження рішень машинного навчання (ML) у Google Cloud.
Найчастіші запитання щодо курсу «Машинне навчання в Google» Cloud
Як можна створити курс машинного навчання в Google Cloud генерувати рентабельність інвестицій для організацій?
Інвестування в навчання команди машинного навчання в Google Cloud перетворює дані на стратегічні активи, прискорюючи автоматизацію процесів, зменшуючи кількість помилок, що вводяться вручну, та оптимізуючи бізнес-рішення. Організації, що впроваджують машинне навчання в Google Cloud повідомляє про значне зростання продуктивності та доходів, з коротким терміном окупності та високою рентабельністю інвестицій завдяки підвищеній ефективності.
Які навички команда отримує після завершення курсу «Машинне навчання в Google»? Cloud?
Учасники навчаться проектувати, навчати, оцінювати та розгортати моделі машинного навчання за допомогою інструментів Google Cloud, таких як Vertex AI, AutoML, BigQuery ML та TensorFlow. Ця компетенція дозволяє розробляти масштабовані рішення, що знижують операційні витрати та пришвидшують розробку продуктів штучного інтелекту.
Чому знання Vertex AI є важливим у контексті машинного навчання на підприємствах?
Vertex AI забезпечує інтегровану платформу для всього життєвого циклу моделі машинного навчання — від створення до моніторингу у виробництві. Оволодіння цим інструментом дозволяє командам швидше та ефективніше створювати моделі, зменшуючи час реалізації проектів та ризик дороговартісних помилок.
Як машинне навчання впливає на Google Cloud стратегічні рішення в бізнесі?
Моделі машинного навчання дозволяють використовувати прогнозну аналітику та автоматизацію, які перетворюють дані на практичні висновки. Це призводить до оптимізованих маркетингових стратегій, операцій та обслуговування клієнтів, створюючи відчутні конкурентні переваги та вищу утримуваність клієнтів.
Який вплив має зниження витрат на інфраструктуру завдяки впровадженню машинного навчання? cloud?
Використання керованих сервісів машинного навчання позбавляє необхідності інвестувати в спеціалізоване обладнання та дороге обладнання. Модель оплати за використання від Google. Cloud дозволяє коригувати споживання ресурсів відповідно до реальних потреб, що оптимізує витрати та максимізує цінність інвестицій.
Як ефективно вимірювати рентабельність інвестицій (ROI) проекту машинного навчання (ML) у Google Cloud?
ROI вимірюється шляхом порівняння отриманих чистих вигод (збільшення доходу, зниження витрат, підвищення продуктивності) із загальними витратами на проект (включаючи навчання, розвиток та ресурси). cloud). Детальне вимірювання дозволяє обґрунтувати бюджет та вдосконалити довгострокову стратегію.
Яку роль відіграють AutoML та BigQuery ML у прискоренні впровадження ML?
AutoML та BigQuery ML дозволяють розробляти моделі без складного кодування чи SQL, демократизуючи доступ до ML навіть для команд без передового досвіду. Така доступність пришвидшує впровадження та скорочує час досягнення бізнес-результатів.
Чому важливо для команди формувати комплексний підхід до машинного навчання?
Комплексний підхід охоплює всі етапи — від підготовки даних, навчання моделі до розгортання та моніторингу. Це забезпечує якість, масштабованість та стійкість рішень машинного навчання, мінімізуючи ризики та непередбачені витрати у виробництві.
Як навчання машинному навчанню в Google може Cloud скоротити час виходу на ринок?
Знання інструментів машинного навчання та передових практик дозволяє командам швидше розробляти та комерціалізувати моделі. Скорочення циклів розробки та здатність ефективно ітерувати моделі прискорює інновації та швидше виводить конкурентоспроможні рішення на ринок.
Які сектори можуть отримати найбільшу вигоду від машинного навчання в Google? Cloud?
Галузі з великими обсягами даних та потребами в розширеній аналітиці, такі як роздрібна торгівля, охорона здоров'я, фінанси чи логістика, можуть використовувати машинне навчання (ML) для персоналізації, прогнозування та автоматизації. Успішне впровадження призводить до значної оптимізації витрат, покращення операційної діяльності та зростання доходів.
https://www.revinfotech.com/blog/google-cloud-platform-machine-learning/
Чому мені показують цю сторінку?
Цю сторінку повернуто через ваші пошукові запити, які містять такі терміни, як: машинне навчання в Google cloud, Google cloud машинне навчання, Google cloud навчальна машина, машинне навчання gcp, сертифікація машинного навчання google, google cloud сертифікація з машинного навчання, Google cloud big data та основи машинного навчання, сертифікація з машинного навчання GCP, сертифікація Google з машинного навчання, сертифікація Google ML, google cloud платформа машинного навчання, Google cloud сертифікація інженера машинного навчання, платформа машинного навчання Google, Google cloud глибоке навчання, Google cloud для машинного навчання, Google cloud сертифікований професійний інженер машинного навчання, професійний інженер машинного навчання google, сертифікація google машинне навчання, google cloud сертифікований інженер машинного навчання, gcp ml, сертифікація інженера машинного навчання google, сертифікація інженера gcp ml, google cloud професійний інженер машинного навчання, Google cloud платформа для машинного навчання, Google cloud платформа big data та основи машинного навчання, сертифікація GCP ML, професійна сертифікація інженера машинного навчання Google, сертифікація глибокого навчання Google, сертифікований інженер машинного навчання Google, Google cloud курс машинного навчання, професійна сертифікація інженера машинного навчання, сертифікація інженера google ml, google cloud для глибокого навчання, платформа Google ML, Google cloud інженер машинного навчання, професійний інженер машинного навчання GCP, Google cloud сертифікація з машинного навчання на платформі, сертифікований професійний інженер машинного навчання Google, машинне навчання в GCP, глибоке навчання GCP, Google cloud навчання машинного навчання з використанням ML, машинне навчання з Google cloud, сертифікація gcp mlops, сертифікація машинного навчання gcp, професійний інженер машинного навчання google, google cloud платформа глибокого навчання, сертифікація google mlops, сертифікація google інженера машинного навчання, професійна сертифікація google інженера машинного навчання, google cloud платформа big data & основи машинного навчання, інженер машинного навчання GCP, Google cloud професійна сертифікація інженера машинного навчання, інженер машинного навчання даних Google, google cloud сертифікація інженера машинного навчання, професійний сертифікат, сертифікація інженера машинного навчання GCP, google cloud професійний сертифікат інженера машинного навчання, Google cloud професійна сертифікація інженера машинного навчання, сертифікат Google з машинного навчання, машинне навчання в Google cloud спеціалізація, Google cloud основи big data та машинне навчання, курс машинного навчання в Google cloud, навчання машинному навчанню в Google cloud, сертифікація машинного навчання в Google cloud, машинне навчання в Google cloud курс, машинне навчання в Google cloud навчання, машинне навчання в Google cloud сертифікація або інші.
