"En este curso, se aplica un enfoque real en el flujo de trabajo del AA a través de un caso de éxito. Un equipo de AA trabaja con varios requisitos empresariales y casos de uso de AA. El equipo debe comprender las herramientas necesarias para la administración de los datos y considerar el mejor enfoque para su procesamiento previo.
Machine Learning in the Enterprise - Español
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niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Describir las opciones de organización, administración y procesamiento previo de datos
Identificar cuándo se deben usar Vertex AutoML, BigQuery ML y el entrenamiento personalizado
Implementar el ajuste de hiperparámetros de Vertex Vizier
Explicar cómo crear predicciones por lotes y en línea, configurar la supervisión de modelos y crear canalizaciones con Vertex AI
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : Containerization
- Catégorie : Data Management
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Continuous Monitoring
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Workflow Management
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Applied Machine Learning
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
6 devoirs
Enseigné en Espagnol
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 10 modules dans ce cours
En este módulo, se brinda una descripción general del curso y sus objetivos.
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En este módulo se abordan el flujo de trabajo del AA empresarial y el propósito de cada paso.
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En este módulo, se revisan las herramientas de administración de datos empresariales de Google: Feature Store, Data Catalog, Dataplex y Analytics Hub.
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En este módulo, se analizan el arte y la ciencia del aprendizaje automático y las redes neuronales. También hablaremos sobre cómo entrenar modelos de AA personalizados con Vertex AI.
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En este módulo, veremos cómo ajustar los hiperparámetros con Vertex AI Vizier.
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En este módulo, se abordará la predicción y la supervisión de modelos de Vertex AI. Primero, analizaremos las predicciones por lotes y en línea a través de contenedores precompilados y personalizados. Luego, revisaremos la supervisión de modelos, que es un servicio para administrar el rendimiento de los modelos de AA.
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En este módulo, se abordan las canalizaciones de Vertex AI y cómo compilarlas para organizar tu flujo de trabajo de AA.
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En este módulo, se revisan las prácticas recomendadas para una serie de procesos de aprendizaje automático en Vertex AI.
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Este módulo es un resumen de la serie del curso sobre aprendizaje automático en Google Cloud.
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