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Machine Learning in the Enterprise - Português Brasileiro · LearnSpace
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Machine Learning in the Enterprise - Português Brasileiro

Курс от Google Cloud
Средний≈ 17.8 чБразильский португальский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

Este curso tem uma abordagem realista para o fluxo de trabalho de ML usando um estudo de caso em que uma equipe tem vários casos de uso e exigências comerciais em ML. Essa equipe precisa conhecer as ferramentas necessárias para a governança e o gerenciamento de dados e decidir a melhor abordagem para o processamento deles. A equipe terá três opções para criar modelos de ML em dois casos de uso. Neste curso, explicamos quando usar o AutoML, o BigQuery ML ou o treinamento personalizado para alcançar os objetivos.

Навыки, которые вы освоите

AI WorkflowsModel TrainingModel OptimizationGoogle Cloud PlatformApplied Machine LearningMLOps (Machine Learning Operations)Data GovernanceModel DeploymentData ManagementData PipelinesMachine LearningInformation ManagementMachine Learning SoftwareWorkflow ManagementModel EvaluationPredictive ModelingMetadata ManagementMachine Learning Methods

Программа курса

10 модулей · 62 учебных материалов

01Introdução1 материалов

Introdução ao curso

Introdução ao cursoВидео
02Noções básicas sobre o fluxo de trabalho de ML nas empresas4 материалов

Noções básicas sobre o fluxo de trabalho de ML nas empresas: introdução e visão geral do módulo

IntroduçãoВидеоVisão geral de um fluxo de trabalho de ML para empresasВидео

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Преподаватель курса

Machine Learning in the Enterprise - Português Brasileiro
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Обучение на Coursera

≈ 17.8 ч

10 модулей

Язык: Бразильский португальский

Часть программы вашего университета
Teste: Noções básicas sobre o fluxo de trabalho de ML nas empresasЗадание
Recursos: Noções básicas sobre o fluxo de trabalho de ML nas empresasЧтение
03Dados na empresa12 материалов

Dados na empresa: introdução ao módulo

IntroduçãoВидео

Ferramentas para gerenciamento e governança de dados

Feature StoreВидеоData CatalogВидео

Ferramentas pré-GA

DataplexВидеоAnalytics HubВидео

Opções de pré-processamento de dados

Opções de pré-processamento de dadosВидеоDataprepВидеоIntrodução ao laboratório: Conhecer e criar um pipeline do Analytics para e-commerce usando o DataprepВидеоCoursera: Guia inicial do Google Cloud Platform e do QwiklabsВидеоLaboratório: Conhecer e criar um pipeline do Analytics para e-commerce usando o Cloud DataprepВнешний инструментTeste: Dados na empresaЗаданиеRecursos: Dados na empresaЧтение
04A ciência do machine learning e treinamento personalizado12 материалов

A ciência do machine learning e o treinamento personalizado: introdução ao módulo

IntroduçãoВидео

A arte e a ciência do machine learning

A arte e a ciência do machine learningВидеоAcelerar o treinamentoВидеоQuando usar o treinamento personalizadoВидеоRequisitos e dependências do treinamento (parte 1)ВидеоRequisitos e dependências do treinamento (parte 2)ВидеоComo treinar um modelo personalizado de ML usando a Vertex AIВидеоTreinar modelos personalizados de ML usando a Vertex AIВидеоVertex AI Pipelines: Qwik StartВнешний инструментTeste: A ciência do machine learning e treinamento personalizadoЗаданиеRecursos: A ciência do machine learning e treinamento personalizadoЧтениеRecursos: A ciência do machine learningЧтение
05Ajuste de hiperparâmetros do Vertex Vizier6 материалов

Ajuste de hiperparâmetros do Vertex Vizier: introdução ao módulo

IntroduçãoВидео

Ajuste de hiperparâmetros

Ajuste de hiperparâmetros com o Vertex AI VizierВидеоIntrodução ao laboratório: Vertex AI: ajuste de hiperparâmetrosВидеоLaboratório: Vertex AI: ajuste de hiperparâmetrosВнешний инструментTeste: Ajuste de hiperparâmetros do Vertex VizierЗаданиеRecursos: Ajuste de hiperparâmetros do Vertex VizierЧтение
06Previsão e monitoramento de modelos usando a Vertex AI7 материалов

Previsão e monitoramento de modelos usando a Vertex AI: introdução ao módulo

IntroduçãoВидео

Previsões e monitoramento de modelos

Previsões usando a Vertex AIВидеоGerenciamento de modelos usando a Vertex AIВидеоIntrodução ao laboratório: Monitorar modelos da Vertex AIВидеоLaboratório: Monitorar modelos da Vertex AIВнешний инструментTeste: previsão e monitoramento de modelos usando a Vertex AIЗаданиеRecursos: previsão e monitoramento de modelos usando a Vertex AIЧтение
07Vertex AI Pipelines8 материалов

Vertex AI Pipelines: introdução ao módulo

IntroduçãoВидео

Previsão usando os pipelines da Vertex AI

Previsão usando os pipelines da Vertex AIВидеоIntrodução ao laboratório: Vertex AI PipelinesВидеоIntrodução e instruções sobre o laboratório: pipeline da Vertex AIЧтениеLaboratório: Introdução ao Vertex AI PipelinesВнешний инструментLaboratório: Executar pipelines na Vertex AIВнешний инструментTeste: Vertex AI PipelinesЗаданиеRecursos: Vertex AI PipelinesЧтение
08Práticas recomendadas para desenvolvimento de ML6 материалов

Práticas recomendadas para desenvolvimento de ML na Vertex AI: introdução ao módulo

IntroduçãoВидео

Práticas recomendadas para desenvolvimento de ML na Vertex AI

Práticas recomendadas para implantação e disponibilização de modelosВидеоPráticas recomendadas para monitoramento de modelosВидеоPráticas recomendadas para pipelines da Vertex AIВидеоPráticas recomendadas para organização de artefatosВидеоRecursos: práticas recomendadas para desenvolvimento de ML na Vertex AIЧтение
09Resumo do curso 4 материалов

Resumo do curso

ResumoЧтениеRecurso: todas as perguntas dos testesЧтениеRecursos: todas as leiturasЧтениеRecurso: todos os slides (English only)Чтение
10Resumo da série2 материалов

Resumo da série de cursos

Resumo da sérieВидеоRecurso: resumo das práticas recomendadasЧтение