Google Cloud - GCPML
使用Google Cloud進行機器學習
Machine Learning on Google Cloud
- 時數：35小時
- 費用：NT$ 70,000
- 點數：17.5
選擇查詢分區開課時間
教材
課程目標
本課程將著重於各種機器學習的理論以及如何將這些機器學習理論實作於Google Cloud。藉由實作一個點到點機器學習流程：資料儲存、資料分析/探索、特徵工程、模型訓練/評估與模型部署，讓學員熟悉如何使用Google Cloud進行機器學習。
本課程包含多種Google Cloud所提供的機器學習解決方案，如：Vertex Ai AutoML、BigQueryML、使用TensorFlow/Keras建置Vertex AI Custom Models以及其他常用的機器學習技術。
最後本課程也會探討企業如何實作機器學習，包含了解資料管理、治理、預處理選項、客製訓練、模型部署、預測與監控等。
適合對象
- 資料工程師
- 資料科學家
- 大資料工程師
- AI工程師
- 機器學習工程師
預備知識
- Google Cloud基本知識、機器學習的相關知識
- 基礎的程式開發語言能力，如：Python
課程內容
課程介紹
Google如何進行機器學習
● 使用Vertex介紹機器學習開發
● 使用Vertex Notebooks進行機器學習開發
● 使用Vertex AI實作機器學習的最佳實踐
● 具包容性的ML/負責任的AI
啟動機器學習
● 提升資料品質
● 探索式資料分析
● 迴歸
● 分類
● 使用Vertex AI訓練AutoML模型
● 使用BQML訓練AutoML模型
● 最佳化
● 泛化
● 抽樣
在Google Cloud Platform使用TensorFlow
● 設計與建立TensorFlow資料輸入管線
● 使用TF/Keras建立、訓練與部署機器學習模型
● Tf.keras預處理層
● Subclassing API
特徵工程
● 介紹Vertex AI特徵儲存
● 特徵工程的用途，以及它如何幫助模型效能的提升
● Tf.Transform
在企業環境中實作機器學習
● 了解ML企業工作流程
● 資料管理與治理
● 資料預處理選項
● Vertex AI AutoML訓練ML模型
● ML的科學與客製模型
● Vizier超參數調優
● 預測與模型監控
課程總結
學會技能
- 使用Google Cloud進行機器學習
- 提高資料品質
- 進行探索式資料分析
- 進行特徵工程
- 訓練、調優、部署與監控機器學習模型
備註事項
此課程可協助您取得下列認證：Professional Machine Learning Engineer
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