Machine Learning on Google Cloud (MLGC) Online

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Online
Startdatum und Ort

Machine Learning on Google Cloud (MLGC) Online

Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH
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Startdaten und Startorte

computer Online: Online Training
7. Feb 2022 bis 11. Feb 2022
computer Online: Online Training
7. Mär 2022 bis 11. Mär 2022
computer Online: Online Training
4. Apr 2022 bis 8. Apr 2022
computer Online: Online Training
9. Mai 2022 bis 13. Mai 2022
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7. Jun 2022 bis 10. Jun 2022
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18. Jul 2022 bis 22. Jul 2022
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15. Aug 2022 bis 19. Aug 2022
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19. Sep 2022 bis 23. Sep 2022
computer Online: Online Training
24. Okt 2022 bis 28. Okt 2022
computer Online: Online Training
5. Dez 2022 bis 9. Dez 2022

Beschreibung

Voraussetzungen

  • Gewisse Vertrautheit mit grundlegenden Konzepten des maschinellen Lernens.
  • Grundkenntnisse in einer Skriptsprache - Python bevorzugt.

Zielgruppe

  • Angehende Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen.
  • Lernende, die ML mit Vertex AI AutoML, BQML, Feature Store, Workbench, Dataflow, Vizier für Hyperparameter-Tuning, TensorFlow/Keras kennenlernen möchten.

Detaillierter Kursinhalt

Modul 1: Wie Google maschinelles Lernen betreibt

  • Beschreiben Sie die Vertex AI Platform und wie sie verwendet wird, um AutoML-Modelle für maschinelles Lernen schnell zu erstellen, zu trainieren und einzusetzen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.
  • Beschreiben Sie bewährte …

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Voraussetzungen

  • Gewisse Vertrautheit mit grundlegenden Konzepten des maschinellen Lernens.
  • Grundkenntnisse in einer Skriptsprache - Python bevorzugt.

Zielgruppe

  • Angehende Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen.
  • Lernende, die ML mit Vertex AI AutoML, BQML, Feature Store, Workbench, Dataflow, Vizier für Hyperparameter-Tuning, TensorFlow/Keras kennenlernen möchten.

Detaillierter Kursinhalt

Modul 1: Wie Google maschinelles Lernen betreibt

  • Beschreiben Sie die Vertex AI Platform und wie sie verwendet wird, um AutoML-Modelle für maschinelles Lernen schnell zu erstellen, zu trainieren und einzusetzen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.
  • Beschreiben Sie bewährte Verfahren für die Implementierung von maschinellem Lernen in der Google Cloud.
  • Entwicklung einer Datenstrategie für maschinelles Lernen
  • Untersuchen Sie Anwendungsfälle, die dann durch eine ML-Linse neu konzipiert werden
  • Nutzen Sie die Tools und die Umgebung der Google Cloud Platform für ML

Modul 2: Einstieg in das maschinelle Lernen

  • Beschreiben Sie Vertex AI AutoML und wie Sie ein ML-Modell erstellen, trainieren und bereitstellen können, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.
  • Beschreiben Sie Big Query ML und seine Vorteile.
  • Beschreiben Sie, wie Sie die Datenqualität verbessern können.
  • Führen Sie eine explorative Datenanalyse durch.
  • Erstellen und trainieren Sie überwachte Lernmodelle.
  • Optimieren und bewerten Sie Modelle mit Hilfe von Verlustfunktionen und Leistungsmetriken.
  • Entschärfen Sie häufige Probleme, die beim maschinellen Lernen auftreten.
  • Erstellen Sie wiederholbare und skalierbare Trainings-, Bewertungs- und Testdatensätze.

Modul 3: TensorFlow in der Google Cloud

  • Erstellen Sie TensorFlow und Keras Modelle für maschinelles Lernen.
  • Beschreiben Sie die Schlüsselkomponenten von TensorFlow.
  • Verwenden Sie die tf.data-Bibliothek zur Bearbeitung von Daten und großen Datensätzen.
  • Erstellen Sie ein ML-Modell mit tf.keras-Vorverarbeitungsschichten.
  • Verwenden Sie die Keras Sequential und Functional APIs für die einfache und erweiterte Modellerstellung. Verstehen Sie, wie Modell-Subklassifizierung für individuellere Modelle verwendet werden kann.

Modul 4: Funktionsentwicklung

  • Beschreiben Sie den Vertex AI Feature Store.
  • Vergleichen Sie die wichtigsten erforderlichen Aspekte eines guten Features.
  • Kombinieren und erstellen Sie neue Feature-Kombinationen durch Feature-Kreuzungen.
  • Führen Sie Feature Engineering mit BQML, Keras und TensorFlow durch.
  • Verstehen Sie, wie Sie Funktionen mit Cloud Dataflow und Cloud Dataprep vorverarbeiten und untersuchen können.
  • Verstehen und anwenden, wie TensorFlow Features transformiert.

Modul 5: Maschinelles Lernen im Unternehmen

  • Die für Datenmanagement und -verwaltung erforderlichen Tools verstehen
  • Beschreiben Sie den besten Ansatz für die Datenvorverarbeitung - von einem Überblick über DataFlow und DataPrep bis zur Verwendung von SQL für Vorverarbeitungsaufgaben.
  • Erklären Sie, wie sich AutoML, BQML und benutzerdefinierte Schulungen unterscheiden und wann ein bestimmtes Framework verwendet werden sollte.
  • Beschreiben Sie das Hyperparameter-Tuning mit Vertex Vizier und wie es zur Verbesserung der Modellleistung eingesetzt werden kann.
  • Erklären Sie Vorhersage und Modellüberwachung und wie Vertex AI zur Verwaltung von ML-Modellen eingesetzt werden kann.
  • Beschreiben Sie die Vorteile von Vertex AI Pipelines

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