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Über diesen Kurs

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The course begins with a discussion about data: how to improve data quality and perform exploratory data analysis. We describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code. You will understand the benefits of Big Query ML. We then discuss how to optimize a machine learning (ML) model and how generalization and sampling can help assess the quality of ML models for custom training.

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Was Sie lernen werden

Describe how to improve data quality and perform exploratory data analysis
Build and train AutoML Models using Vertex AI and BigQuery ML
Optimize and evaluate models using loss functions and performance metrics
Create repeatable and scalable training, evaluation, and test datasets

Kompetenzen, die Sie erwerben

Tensorflow
Bigquery
Machine Learning
Data Cleansing

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung90%(3,828 Bewertungen)

Woche1

Woche 1

1 Minute zum Abschließen

Introduction

1 Minute zum Abschließen

1 Video (Gesamt 1 min)

4 Stunden zum Abschließen

Get to Know Your Data: Improve Data through Exploratory Data Analysis

In this module, we look at how to improve the quality of our data and how to explore our data by performing exploratory data analysis. We look at the importance of tidy data in Machine Learning and show how it impacts data quality. For example, missing values can skew our results. You will also learn the importance of exploring your data. Once we have the data tidy, you will then perform exploratory data analysis on the dataset.

4 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 57 min), 1 Lektüre, 3 Quiz

9 Videos

Introduction39Improve Data Quality13mGetting Started with Google Cloud and Qwiklabs4mLab intro: Improve the quality of your data1mLab Demo: Improve the quality of your data22mWhat is exploratory data analysis4mHow is EDA used in machine learning4mData analysis and visualization3mLab intro: Explore the data using Python and BigQuery46

1 Lektüre

Resources: Get to know your data: Improve data through Exploratory Data Analysis10m

1 praktische Übung

Get to know your data: Improve data through Exploratory Data Analysis10m

3 Stunden zum Abschließen

Machine Learning in Practice

3 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 45 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

Woche2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Training AutoML Models Using Vertex AI

3 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 38 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

7 Videos

Introduction23Machine learning vs. deep learning7mWhat is automated machine learning?1mAutoML regression model10m(Optional) Lab intro: Training an AutoML classification model (Structured data)28(Optional) Lab Demo: Training an AutoML classification model (Structured data)7mEvaluate AutoML models10m

1 Lektüre

Resources: Training AutoML Models Using Vertex AI10m

1 praktische Übung

Training AutoML Models Using Vertex AI18m

3 Stunden zum Abschließen

BigQuery Machine Learning: Develop ML Models Where Your Data Lives

3 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 30 min), 1 Lektüre, 3 Quiz

8 Videos

Introduction22Training an ML model using BigQuery ML5mBigQuery Machine Learning supported models2mLab intro: Using BigQuery ML to predict penguin weight (BigQuery ML & Explainable AI)29Lab Demo: Using BigQuery ML to predict penguin weight (BigQuery ML & Explainable AI)11mBigQuery ML hyperparameter tuning3m(Optional) Lab intro: Using the BigQuery ML hyperparameter tuning to improve model performance28How to build and deploy a recommendation system with BigQuery ML5m

1 Lektüre

Resources: BigQuery Machine Learning: Develop ML Models Where Your Data Lives10m

1 praktische Übung

BigQuery Machine Learning: Develop ML Models Where Your Data Lives10m

Woche3

Woche 3

1 Stunde zum Abschließen

Optimization

1 Stunde zum Abschließen

12 Videos (Gesamt 58 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

12 Videos

Introduction26Defining ML models4mIntroducing the course dataset6mIntroduction to loss functions6mGradient descent5mTroubleshooting loss curves2mML model pitfalls6mLecture lab: Introducing the TensorFlow Playground6mLecture lab: TensorFlow Playground - Advanced3mLecture lab: Practicing with neural networks6mPerformance metrics3mConfusion matrix5m

1 Lektüre

Resources: Optimization10m

1 praktische Übung

Optimization10m

1 Stunde zum Abschließen

Generalization and Sampling

Now it’s time to answer a rather weird question: when is the most accurate ML model not the right one to pick? As we hinted at in the last module on Optimization -- simply because a model has a loss metric of 0 for your training dataset does not mean it will perform well on new data in the real world. You will learn how to create repeatable training, evaluation, and test datasets and establish performance benchmarks.

1 Stunde zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 28 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

2 Stunden zum Abschließen

Summary

2 Stunden zum Abschließen

4 Lektüren

Bewertungen

4.6

481 Bewertungen

5 stars
69,38 %
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23,73 %
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Top-Bewertungen von LAUNCHING INTO MACHINE LEARNING

von AM13. Juli 2018

Great presenter. High energy engaging. The material is more difficult and to develop intuition of why the sampling needs to result in constant RMSE didn't come across.

von CR12. Aug. 2021

Interesting course, and the technical details during week 3 and 4 were highly appreicated. The labs could have been a bit better put together, but all round happy with this course!

von PA3. Aug. 2018

Good course, covering all the basics about machine learning and most importantly, everything that surrounds an ml project and you need to take into account to make your ml project successful.

von KT8. Apr. 2019

My favourite course in the specialisation. I think it's a great idea to use historic time-frame to explain the advances in ML and why there is so much hype around deep learning.

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Häufig gestellte Fragen

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