Machine Learning in the Enterprise - Italiano

About this course

Questo corso adotta un approccio pratico reale al flusso di lavoro ML attraverso un case study. Un team ML è chiamato a rispondere a numerosi requisiti aziendali e ad affrontare vari casi d'uso ML. Deve comprendere gli strumenti necessari per la gestione e la governance dei dati e considerare l'approccio migliore per la pre-elaborazione dei dati. Al team vengono presentate tre opzioni per creare modelli ML per due casi d'uso. Il corso spiega perché il team utilizzerà AutoML, BigQuery ML o l'addestramento personalizzato per raggiungere i propri obiettivi.

What you will learn

• Descrivere le opzioni di gestione, governance e pre-elaborazione dei dati.
• Identificare quando utilizzare Vertex AutoML, BigQuery ML e l'addestramento personalizzato.
• Implementare l'ottimizzazione degli iperparametri mediante Vertex Vizier.
• Spiegare come creare previsioni batch e online, configurare il monitoraggio del modello e creare pipeline con Vertex AI.