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What are best practices for implementing machine learning on Google Cloud? What is Vertex AI and how can you use the platform to quickly build, train, and deploy AutoML machine learning models without writing a single line of code? What is machine learning, and what kinds of problems can it solve? 
Google thinks about machine learning slightly differently: it’s about providing a unified platform for managed datasets, a feature store, a way to build, train, and deploy machine learning models without writing a single line of code, providing the ability to label data, create Workbench notebooks using frameworks such as TensorFlow, SciKit Learn, Pytorch, R, and others. Our Vertex AI Platform also includes the ability to train custom models, build component pipelines, and perform both online and batch predictions. We also discuss the five phases of converting a candidate use case to be driven by machine learning, and consider why it is important to not skip the phases. We end with a recognition of the biases that machine learning can amplify and how to recognize them.

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Incluye proyectos de aprendizaje prácticos.

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Qué aprenderás

Describe Vertex AI Platform and how it's used to quickly build, train,and deploy AutoML machine learning models without writing a single line of code
Describe best practices for implementing machine learning on Google Cloud
Leverage Google Cloud Platform tools and environment to do ML
Articulate Responsible AI best practices

Habilidades que obtendrás

Application Programming Interfaces (API)
Inclusive ML
Machine Learning
Google Cloud Platform
Bigquery

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido92%(10,519 calificaciones)

Semana1

Semana 1

4 minutos para completar

Introduction to Course and Series

4 minutos para completar

2 videos (Total 4 minutos)

1 hora para completar

What It Means to be AI-First

1 hora para completar

7 videos (Total 35 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario

1 hora para completar

How Google Does ML

1 hora para completar

7 videos (Total 31 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario

Semana2

Semana 2

6 horas para completar

Machine Learning Development with Vertex AI

6 horas para completar

9 videos (Total 41 minutos), 1 lectura, 3 cuestionarios

9 videos

Introduction1mMoving from experimentation to production9mComponents of Vertex AI5mGetting Started with Google Cloud Platform and Qwiklabs4mLab intro: Using an image dataset to train an AutoML model17sLab demo: Using an image dataset to train an AutoML model7mLab intro: Training an AutoML video classification model 17sLab demo: Training an AutoML video classification model 9mTools to interact with Vertex AI2m

1 lectura

Resources: Machine Learning Development with Vertex AI10m

1 ejercicio de práctica

Machine Learning Development with Vertex AI14m

Semana3

Semana 3

3 horas para completar

Machine Learning Development with Vertex Notebooks

3 horas para completar

4 videos (Total 19 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios

4 videos

Introduction14sMachine learning development with Vertex Notebooks5m(Optional) Lab intro: Vertex AI Model Builder SDK: Training and Making Predictions on an AutoML Model31s(Optional) Lab demo: Vertex AI Model Builder SDK: Training and Making Predictions on an AutoML Model13m

1 lectura

Resources: Machine Learning Development with Vertex Notebooks10m

1 ejercicio de práctica

Machine Learning Development with Vertex Notebooks12m

19 minutos para completar

Best Practices for Implementing Machine Learning on Vertex AI

19 minutos para completar

4 videos (Total 11 minutos)

1 hora para completar

Responsible AI Development

1 hora para completar

7 videos (Total 33 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario

2 horas para completar

Summary

2 horas para completar

4 lecturas

Reseñas

4.6

1110 reseña

5 stars
68,97 %
4 stars
23,72 %
3 stars
5,26 %
2 stars
1,13 %
1 star
0,91 %

Principales reseñas sobre HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING

por JT5 de nov. de 2018

Great to know how to do machine learning in scale and to know the common pitfalls people may fall into while doing ML. Provides great hands-on training on GCP and get to know various API's GCP offers.

por WD30 de mar. de 2019

It was a good introduction to how Google thinks about Machine Learning. Nice introduction to the tools (Google Cloud Platform, Big Query, Python Notebooks, and Google's pre-built APIs).

por KK14 de dic. de 2018

be more interactive, and hands on. I found too much was spoon-fed in the labs. More exploration should be encouraged.

por NS1 de oct. de 2020

This is a good introductory course on how actually Machine Learning is being developed in Companies like Google. It covers the basic aspects of how ML is done using Cloud Platform using Cloud APIs.

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Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Certificado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos del Certificado y te darán un certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Cuál es la política de reembolsos?
Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.

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