Über dieses Spezialisierung

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What is machine learning, and what kinds of problems can it solve? What are the five phases of converting a candidate use case to be driven by machine learning, and why is it important that the phases not be skipped? Why are neural networks so popular now? How can you set up a supervised learning problem and find a good, generalizable solution using gradient descent and a thoughtful way of creating datasets? Learn how to write distributed machine learning models that scale in Tensorflow, scale out the training of those models. and offer high-performance predictions. Convert raw data to features in a way that allows ML to learn important characteristics from the data and bring human insight to bear on the problem. Finally, learn how to incorporate the right mix of parameters that yields accurate, generalized models and knowledge of the theory to solve specific types of ML problems. You will experiment with end-to-end ML, starting from building an ML-focused strategy and progressing into model training, optimization, and productionalization with hands-on labs using Google Cloud Platform. > By enrolling in this specialization you agree to the Qwiklabs Terms of Service as set out in the FAQ and located at: https://qwiklabs.com/terms_of_service <
Karriereergebnisse der Lernenden
40%
Ich nahm nach Abschluss dieses Spezialisierung einen neuen Beruf auf.
24%
Ich erhielt eine Gehaltserhöhung oder Beförderung.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
Kurse, die komplett online stattfinden
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexibler Zeitplan
Festlegen und Einhalten flexibler Termine.
Stufe „Mittel“
Ca. 5 Monate zum Abschließen
Empfohlen werden 5 Stunden/Woche
Englisch
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Englisch

Es gibt 5 Kurse in dieser Spezialisierung

Kurs1

Kurs 1

How Google does Machine Learning

4.6
Sterne
6,320 Bewertungen
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Kurs2

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Launching into Machine Learning

4.6
Sterne
3,913 Bewertungen
452 Bewertungen
Kurs3

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Vorstellung von TensorFlow

4.4
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2,486 Bewertungen
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Kurs4

Kurs 4

Anwendungsentwicklung

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