Çevrimiçi kurs – Google Cloud’da makine öğrenimi konusunda sertifikalı profesyonel uzmanlık

Google Cloud sistemlerinde makineyi öğrenin. Uçtan uca makine öğrenimi ile gerçek dünya deneyimleri.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Çevrimiçi kurs - Google Cloud'da makine öğrenimi konusunda sertifikalı profesyonel uzmanlık

Professional Certificate

Orta seviye

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Telener akışı
  • makine öğrenimi
  • özellik mühendisliği
  • bulut bilişim
  • Vertex AI

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Makine öğrenimi modelleri geliştirir
  • veri analisti
  • Veri Mühendisi
  • AutoML Uzmanı
  • BigQuery ML’de geliştirici
  • Özellik Mühendisi
  • Makine öğrenmesi alanında proje yöneticisi
  • Google Cloud çözümlerinin geliştiricisi
  • TensorFlow uzmanı
  • Model performans analizörü

Staj – 5 dersten oluşan bir seri

Makine öğrenimi nedir ve hangi sorunları çözebilir?

  • Tek bir satır kod yazmadan Scala’da makine öğrenimi modellerini nasıl oluşturabilir, eğitebilir ve başlatabilirsiniz?
  • Otomatik makine öğrenimini veya kişiselleştirilmiş eğitimi ne zaman kullanmalısınız?

Kursta ne öğreneceksiniz?

  • Tek satır kod yazmadan Vertex AI AutoML modelleri oluşturun.
  • Temel SQL bilgisiyle BigQuery ML modelleri oluşturun.
  • Vertex AI’de, konteynerleri kullanarak (Temel Docker bilgisiyle) çalıştırabileceğiniz özel eğitim işleri oluşturun.
  • Veri yönetimi ve ortam yönetimi için Özellik Mağazasını kullanın.
  • Modelleri geliştirmek için özellik mühendisliğini uygulayın.
  • Kullanım durumunuz için uygun veri işleme seçeneklerini belirleyin.
  • Doğru ve genelleştirilmiş modeller sağlayan doğru parametre karışımını birleştirmek amacıyla hiperparametre ayarı için VERTEX VIZIER’ı kullanın.
  • Belirli türdeki makine öğrenimi problemlerini çözmeye yönelik teoriyi anlayın.
  • TensorFlow’da ölçeklenen dağıtılmış modeller yazın.
  • Google Cloud platformunda makine öğrenimini uygulamaya yönelik en iyi uygulamalardan yararlanın.

Kullanım koşulları

Bu staja kaydolarak, https://qwiklabs.com/terms_of_service adresinde bulunan SSS’de gösterilen Qwiklabs Hizmet Şartları’nı kabul etmiş olursunuz.

Pratik bir öğrenme projesi

Bu stajda Qwiklabs platformumuzu kullanan uygulamalı laboratuvarların bir kombinasyonu bulunmaktadır. Bu pratik bileşenler, video derslerinde öğrendiğiniz becerileri uygulamanıza olanak sağlayacaktır. Projelerde Qwiklabs’taki tanımlara göre kullanılan Google Cloud Platform ürünleri gibi konular yer alacak. Modüller sırasında açıklanan kavramlarla pratik deneyim kazanmayı bekleyebilirsiniz.

Details of the courses that make up the specialization

Google makine öğrenimini nasıl yapıyor?

Kurs 1 • 11 saat • 4,6 (7.260 inceleme)

Kurs detayları
  • Vertex AI platformunun ne olduğunu ve otomatik makine öğrenimi modellerini kod yazmaya gerek kalmadan hızlı bir şekilde oluşturmak, eğitmek ve başlatmak için nasıl kullanıldığını açıklayın.
  • Google Cloud’da makine öğrenimini uygulamaya yönelik en iyi uygulamaları açıklayın.
  • Makine öğrenimi gerçekleştirmek için Google Cloud’un araçlarından ve ortamından yararlanın.
  • Sorumlu yapay zeka için en iyi uygulamaları formüle edin.

Makine öğrenimine hazırlık

Kurs 2 • 14 saat • 4,6 (4.294 inceleme)

Kurs detayları
  • Veri kalitesinin nasıl artırılacağını ve keşifsel veri analizinin nasıl gerçekleştirileceğini açıklayın.
  • Vertex AI ve BigQuery ML’yi kullanarak otomatik makine öğrenimi modelleri oluşturun ve eğitin.
  • Kayıp fonksiyonlarını ve performans ölçümlerini kullanarak modelleri optimize edin ve değerlendirin.
  • Tekrarlanabilir ve ölçeklenebilir eğitim, değerlendirme ve test için veri sistemleri oluşturun.
Kazanacağınız beceriler:
  • Kategori: kapsayıcı öğrenme
  • Kategori: BigQuery
  • Kategori: Uygulama Programlama Arayüzleri (API)
  • Kategori: makine öğrenimi
  • Kategori: Google Bulut Platformu

Google Cloud’da TensorFlow

Kurs 3 • 13 saat • 4,4 (2.769 inceleme)

Kurs detayları
  • TensorFlow için bir giriş veri hattı tasarlayın ve oluşturun.
  • Büyük veri kümelerindeki verileri işlemek için tf.data kitaplığını kullanın.
  • Basit ve gelişmiş modeller oluşturmak için Keras Sıralı ve İşlevsel arayüzlerini kullanın.
  • Vertex AI ile makine öğrenimi modellerini uygun ölçekte eğitin, başlatın ve operasyonel hale getirin.
Kazanacağınız beceriler:
  • Kategori: TensorFlow
  • Kategori: makine öğrenimi
  • Kategori: bulut bilişim

özellik mühendisliği

Kurs 4 • 8 saat • 4,5 (1.763 değerlendirme)

Kurs detayları
  • Vertex AI özellik havuzunun ne olduğunu açıklayın ve iyi bir özellik için gereken temel özellikleri karşılaştırın.
  • BigQuery ML, Keras ve TensorFlow’u kullanarak özellik mühendisliği gerçekleştirin.
  • Dataflow ve Dataprep ile özelliklerin nasıl önceden işleneceğini ve keşfedileceğini tartışın.
  • tf.Transform’u kullanın.
Kazanacağınız beceriler:
  • Kategori: TensorFlow
  • Kategori: Python programlama
  • Kategori: makine öğrenimi
  • Kategori: Keras
  • Kategori: Giriş veri hattı oluşturma

Organizasyonda makine öğrenimi

Kurs 5 • 19 saat • 4,6 (1.465 inceleme)

Kurs detayları
  • Veri yönetimi, yönetim ve ön işleme seçeneklerini açıklayın.
  • Vertex AutoML, BigQuery ML ve özel eğitimin ne zaman kullanılacağını belirleyin.
  • Vertex Vizier’ı hiperparametrelere uygulayın.
  • Vertex AI’yi kullanarak gruplar halinde ve çevrimiçi olarak tahminlerin nasıl oluşturulacağını, model yönetiminin nasıl belirleneceğini ve ardışık düzenlerin nasıl oluşturulacağını açıklayın.
Kazanacağınız beceriler:
  • Kategori: TensorFlow
  • Kategori: BigQuery
  • Kategori: makine öğrenimi
  • Kategori: veri temizleme

İlgili ürünler