The course begins with a discussion about data: how to improve data quality and perform exploratory data analysis. We describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code. You will understand the benefits of Big Query ML. We then discuss how to optimize a machine learning (ML) model and how generalization and sampling can help assess the quality of ML models for custom training.
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Essayez Coursera pour les affairesCe que vous allez apprendre
Describe how to improve data quality and perform exploratory data analysis
Build and train AutoML Models using Vertex AI and BigQuery ML
Optimize and evaluate models using loss functions and performance metrics
Create repeatable and scalable training, evaluation, and test datasets
Compétences que vous acquerrez
- Tensorflow
- Bigquery
- Machine Learning
- Data Cleansing
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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
1 minute pour terminer
Introduction
1 minute pour terminer
1 vidéo (Total 1 min)
4 heures pour terminer
Get to Know Your Data: Improve Data through Exploratory Data Analysis
4 heures pour terminer
9 vidéos (Total 57 min), 1 lecture, 3 quiz
3 heures pour terminer
Machine Learning in Practice
3 heures pour terminer
6 vidéos (Total 45 min), 1 lecture, 2 quiz
3 heures pour terminer
Training AutoML Models Using Vertex AI
3 heures pour terminer
7 vidéos (Total 38 min), 1 lecture, 2 quiz
3 heures pour terminer
BigQuery Machine Learning: Develop ML Models Where Your Data Lives
3 heures pour terminer
8 vidéos (Total 30 min), 1 lecture, 3 quiz
1 heure pour terminer
Optimization
1 heure pour terminer
12 vidéos (Total 58 min), 1 lecture, 1 quiz
1 heure pour terminer
Generalization and Sampling
1 heure pour terminer
5 vidéos (Total 28 min), 1 lecture, 1 quiz
2 heures pour terminer
Summary
2 heures pour terminer
4 lectures
Avis
- 5 stars69,42 %
- 4 stars23,73 %
- 3 stars4,99 %
- 2 stars1,20 %
- 1 star0,63 %
Meilleurs avis pour LAUNCHING INTO MACHINE LEARNING
par AR16 août 2019
I got a whole idea on how to work on data from scratch. Model selection, generalization, splitting of data and performance metric were few things I learned from this course.
par SV3 déc. 2018
A great course to boost your confidence on practicing ML. It also teaches you some fresh skills like repeatable dataset partitioning techniques using just SQL.
par PT25 juin 2018
Overall it was great, and very instructive. However, the Short History of ML was a little bit confusing with too many unexplained words and too many details too early.
par SS8 avr. 2020
I highly recommend this course to learners who need an exposure on handling huge datasets using google big query SQL and data splitting strategies.
Foire Aux Questions
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