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Launching into Machine Learning - Italiano

Курс от Google Cloud

Начальный≈ 15.1 чИтальянский

О курсе

Il corso inizia con una discussione sui dati: come migliorare la qualità dei dati ed eseguire analisi esplorative dei dati. Descriveremo Vertex AI AutoML e come creare, addestrare ed eseguire il deployment di un modello di ML senza scrivere una sola riga di codice. Comprenderai i vantaggi di Big Query ML. Discuteremo quindi di come ottimizzare un modello di machine learning (ML) e di come la generalizzazione e il campionamento possano aiutare a valutare la qualità dei modelli di ML per l'addestramento personalizzato.

Навыки, которые вы освоите

Exploratory Data Analysis Data Quality Machine Learning Regression Analysis Model Evaluation Model Optimization Model Training Predictive Modeling Sampling (Statistics)Classification Algorithms Data Cleansing Supervised Learning Applied Machine Learning Data Preprocessing Machine Learning Algorithms Statistical Machine Learning Google Cloud Platform Machine Learning Methods MLOps (Machine Learning Operations)

Программа курса

8 модулей · 65 учебных материалов

01Introduzione1 материалов

Introduzione al corso

Introduzione al corsoВидео

02Scopri i tuoi dati - Migliora i dati attraverso l'analisi esplorativa dei dati 13 материалов

Scopri i tuoi dati - Introduzione al modulo

IntroduzioneВидео

Migliora i dati attraverso l'analisi esplorativa dei dati

Migliorare la qualità dei datiВидео Coursera: Introduzione a Google Cloud e Qwiklabs

Учитесь у экспертов

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Преподаватель курса

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Machine Learning in pratica - Introduzione al modulo

Apprendimento supervisionato

Addestramento di modelli AutoML utilizzando Vertex AI - Introduzione al modulo

Addestramento di modelli AutoML utilizzando Vertex AI

BigQuery Machine Learning - Introduzione al modulo

Sviluppo di modelli di ML in cui si trovano i dati

Ottimizzazione - Introduzione al modulo

Definizione dei modelli di ML

Discesa del gradiente

TensorFlow Playground

Metriche delle prestazioni

Generalizzazione e campionamento - Introduzione al modulo

Generalizzazione

Campionamento

Riepilogo del corso