Machine Learning on Google Cloud - MLGC

Dauer

Machine Learning on Google Cloud - MLGC

SanData IT-Trainingszentrum GmbH
Logo von SanData IT-Trainingszentrum GmbH
Bewertung: starstarstarstarstar_half 9,4 Bildungsangebote von SanData IT-Trainingszentrum GmbH haben eine durchschnittliche Bewertung von 9,4 (aus 7 Bewertungen)

Tipp: Haben Sie Fragen? Für weitere Details einfach auf "Kostenlose Informationen" klicken.

Startdaten und Startorte

Es gibt keine bekannten Startdaten für dieses Produkt.

Beschreibung

Wir akzeptieren:

  • Bildungsprämien
  • Bildungsschecks NRW
  • Prämiengutscheine aus dem Europäischen Sozialfonds (ESF)

The course includes presentations, demonstrations, and hands-on labs.

Module 1: How Google Does Machine Learning

Develop a data strategy around machine learning.Examine use cases that are then reimagined through an ML lens.Recognize biases that ML can amplify.Leverage Google Cloud Platform tools and environment to do ML.Learn from Google's experience to avoid common pitfalls.Carry out data science tasks in online collaborative notebooks.Invoke pre-trained ML models from Cloud AI Platform.Module 2: Launching into Machine Learning

Describe how to improve data quality.Perform exploratory data analysis.Build and train supervised learning models.Optimize and evaluate models using loss function…

Gesamte Beschreibung lesen

Frequently asked questions

Es wurden noch keine Besucherfragen gestellt. Wenn Sie weitere Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice.

Noch nicht den perfekten Kurs gefunden? Verwandte Themen: TensorFlow, Google Cloud Platform, Machine Learning, Data Science und Big Data.

Wir akzeptieren:

  • Bildungsprämien
  • Bildungsschecks NRW
  • Prämiengutscheine aus dem Europäischen Sozialfonds (ESF)

The course includes presentations, demonstrations, and hands-on labs.

Module 1: How Google Does Machine Learning

Develop a data strategy around machine learning.Examine use cases that are then reimagined through an ML lens.Recognize biases that ML can amplify.Leverage Google Cloud Platform tools and environment to do ML.Learn from Google's experience to avoid common pitfalls.Carry out data science tasks in online collaborative notebooks.Invoke pre-trained ML models from Cloud AI Platform.Module 2: Launching into Machine Learning

Describe how to improve data quality.Perform exploratory data analysis.Build and train supervised learning models.Optimize and evaluate models using loss functions and performance metrics.Mitigate common problems that arise in machine learning.Create repeatable and scalable training, evaluation, and test datasets.Module 3: Introduction to TensorFlow 2.x

Create TensorFlow 2.x and Keras machine learning models.Describe Tensorflow 2.x key components.Use the tf.data library to manipulate data and large datasets.Use the Keras Sequential and Functional APIs for simple and advanced model creation.Train, deploy, and productionalize ML models at scale with Cloud AI Platform.Module 4: Feature Engineering

Compare the key required aspects of a good feature.Combine and create new feature combinations through feature crosses.Perform feature engineering using BQML, Keras, and TensorFlow 2.x.Understand how to preprocess and explore features with Cloud Dataflow and Cloud Dataprep.Understand and apply how TensorFlow transforms features.Module 5: Art and Science of Machine Learning

Optimize model performance with hyperparameter tuning.Experiment with neural networks and fine-tune performance.Enhance ML model features with embedding layers.
Dieses Training führen wir in Zusammenarbeit mit Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH durch.


 

The course includes presentations, demonstrations, and hands-on labs.

Module 1: How Google Does Machine Learning

  • Develop a data strategy around machine learning.
  • Examine use cases that are then reimagined through an ML lens.
  • Recognize biases that ML can amplify.
  • Leverage Google Cloud Platform tools and environment to do ML.
  • Learn from Google's experience to avoid common pitfalls.
  • Carry out data science tasks in online collaborative notebooks.
  • Invoke pre-trained ML models from Cloud AI Platform.

Module 2: Launching into Machine Learning

  • Describe how to improve data quality.
  • Perform exploratory data analysis.Build and train supervised learning models.
  • Optimize and evaluate models using loss functions and performance metrics.
  • Mitigate common problems that arise in machine learning.
  • Create repeatable and scalable training, evaluation, and test datasets.

Module 3: Introduction to TensorFlow 2.x

  • Create TensorFlow 2.x and Keras machine learning models.
  • Describe Tensorflow 2.x key components.
  • Use the tf.data library to manipulate data and large datasets.
  • Use the Keras Sequential and Functional APIs for simple and advanced model creation.
  • Train, deploy, and productionalize ML models at scale with Cloud AI Platform.

Module 4: Feature Engineering

  • Compare the key required aspects of a good feature.
  • Combine and create new feature combinations through feature crosses.
  • Perform feature engineering using BQML, Keras, and TensorFlow 2.x.
  • Understand how to preprocess and explore features with Cloud Dataflow and Cloud Dataprep.
  • Understand and apply how TensorFlow transforms features.

Module 5: Art and Science of Machine Learning

  • Optimize model performance with hyperparameter tuning.
  • Experiment with neural networks and fine-tune performance.
  • Enhance ML model features with embedding layers.

Dieses Training führen wir in Zusammenarbeit mit Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH durch.

Zielgruppe

  • Aspiring machine learning data scientists and engineers.
  • Machine learning scientists, data scientists, and data analysts who want exposure to machine learning in the cloud using TensorFlow 2.x and Keras.
  • Data engineers.

Seminarinhalt

Voraussetzungen für den Kurs

  • Some familiarity with basic machine learning concepts.
  • Basic proficiency with a scripting language - Python preferred.

Werden Sie über neue Bewertungen benachrichtigt

Es wurden noch keine Bewertungen geschrieben.

Schreiben Sie eine Bewertung

Haben Sie Erfahrung mit diesem Kurs? Schreiben Sie jetzt eine Bewertung und helfen Sie Anderen dabei die richtige Weiterbildung zu wählen. Als Dankeschön spenden wir € 1,00 an Stiftung Edukans.

Es wurden noch keine Besucherfragen gestellt. Wenn Sie weitere Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice.

Bitte füllen Sie das Formular so vollständig wie möglich aus.

Anrede
(optional)
(optional)
(optional)
(optional)
(optional)
(optional)
Damit Ihnen per E-Mail oder Telefon weitergeholfen werden kann, speichern wir Ihre Daten und teilen sie ggf. mit SanData IT-Trainingszentrum GmbH. Mehr Informationen dazu finden Sie in unseren Datenschutzbestimmungen.