Разработчик программного обеспечения в области искусственного интеллекта
Исследователь в области машинного обучения
Менеджер проектов в области информационных технологий
Аналитик информационных систем
Эксперт в прогнозных моделях
Инженер облачных решений
Стажировка — серия курсов из пяти частей.
Что такое машинное обучение?
Какие проблемы он может решить?
Каковы пять шагов, которые помогут превратить потенциальное дело в действенный ресурс с помощью технологии машинного обучения?
Почему важно не пропускать шаги?
Почему нейронные сети так популярны?
Как вы можете представить задачу обучения с учителем и найти хорошее общее решение, используя градиентный спуск и взвешенный способ создания наборов данных?
Научитесь писать модели машинного обучения
Распределенные модели, которые масштабируются в TensorFlow и обеспечивают прогнозы высокого качества.
Преобразуйте необработанные данные в функции таким образом, чтобы машина могла изучать важные характеристики данных и извлекать человеческую информацию для решения проблем.
Научитесь комбинировать соответствующие параметры, что приведет к разработке точных и обобщенных моделей.
Познакомьтесь с теорией решения различных типов задач в АА.
Комплексный опыт машинного обучения
Начнем с построения стратегии, ориентированной на АА.
Прогресс в обучении, оптимизации и производстве моделей.
Практические занятия с использованием платформы Google Cloud.
Присоединившись к этой стажировке
Вы принимаете Условия обслуживания Qwiklabs, указанные в разделе «Часто задаваемые вопросы».
Эта стажировка включает в себя практические занятия с использованием нашей платформы Qwiklabs.
Практическая часть позволит вам применить навыки, полученные на видеоуроках.
Проекты включают такие темы, как продукты Google Cloud Platform, используемые и определенные в Qwiklabs.
Вы получите практический опыт работы с терминами, объясненными во всех модулях.
Details of the courses that make up the specialization
Как Google использует машинное обучение на курсах испанского языка
Курс 1
15 часов
4,6 (239 оценок)
Детали курса
Что вы узнаете:
Опишите платформу Vertex AI и то, как она используется для создания, обучения и развертывания моделей обучения AutoML без написания ни строчки кода.
Опишите рекомендации по внедрению машинного обучения в Google Cloud.
Используйте инструменты и среду Google Cloud Platform для выполнения AA.
Определить рекомендации для ответственного ВА.
Курс 2
13 часов
4,7 (127 оценок)
Детали курса
Что вы узнаете:
Описать, как улучшить качество данных и выполнить исследовательский анализ данных.
Собирайте и обучайте модели AutoML с помощью Vertex AI и BigQuery.
Оптимизируйте и оцените модели, используя функции потерь и критерии производительности.
Создавайте наборы данных для обучения, оценки и тестирования, которые можно повторять и расширять.
Курс 3
18 часов
4,5 (134 оценки)
Детали курса
Что вы узнаете:
Курс посвящен гибкому и простому использованию TensorFlow 2.x и Keras для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения.
Вы узнаете о структуре API TensorFlow 2.x и познакомитесь с ключевыми компонентами TensorFlow с помощью практических упражнений.
Мы научим вас работать с группами данных и столбцами атрибутов.
Вы научитесь проектировать и создавать конвейер данных в TensorFlow 2.x.
Вы получите практический опыт загрузки массивов, изображений и текстовых данных NumPy с помощью tf.data.Dataset, а также данных CSV с помощью Pandas.
Вы также получите практический опыт создания столбцов, категорий и определений числовых атрибутов с помощью обрезки.
Мы также познакомим вас с последовательным и функциональным API Keras для создания моделей глубокого обучения.
Мы поговорим о функциях активации, потери и оптимизации.
Наши практические занятия на ноутбуках Jupyter позволят вам построить базовую линейную регрессию, а также базовую и расширенную модели машинного обучения логистической регрессии.
Вы научитесь обучать, запускать и развертывать модели машинного обучения в любом масштабе с помощью Cloud AI Platform.
Что вы научитесь приобретать:
Категория: ТензорФлоу
Категория: Программирование на Python
Категория: машинное обучение
Категория: Разработка функций
Курс 4
9 часов
4,3 (35 оценок)
Детали курса
Что вы узнаете:
Опишите магазин Vertex AI fit и сравните ключевые аспекты полезной функции.
Выполняйте разработку функций с помощью BigQuery ML, Keras и TensorFlow.
Анализируйте, как обрабатывать и исследовать функции с помощью Dataflow и Dataprep.
Курс 5
19 часов
4,7 (50 оценок)
Детали курса
Что вы узнаете:
Правила модели АА с использованием методов регуляризации.
Отрегулируйте размер сберегательной ставки и скорость обучения, чтобы улучшить производительность модели.
