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estrellas
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Acerca de este Curso

23.325 vistas recientes

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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Aprox. 17 horas para completar

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Qué aprenderás

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

Habilidades que obtendrás

Tensorflow
Bigquery
Machine Learning
Data Cleansing

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Calificación del instructor

4,7/5 (260 calificaciones)

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido90%(3,828 calificaciones)

Semana1

Semana 1

1 minuto para completar

Introduction

1 minuto para completar

1 video (Total 1 minutos)

4 horas para completar

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 horas para completar

9 videos (Total 57 minutos), 1 lectura, 3 cuestionarios

9 videos

Introduction39sImprove 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 BigQuery46s

1 lectura

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

1 ejercicio de práctica

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

3 horas para completar

Machine Learning in Practice

3 horas para completar

6 videos (Total 45 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios

Semana2

Semana 2

3 horas para completar

Training AutoML Models Using Vertex AI

3 horas para completar

7 videos (Total 38 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios

7 videos

Introduction23sMachine learning vs. deep learning7mWhat is automated machine learning?1mAutoML regression model10m(Optional) Lab intro: Training an AutoML classification model (Structured data)28s(Optional) Lab Demo: Training an AutoML classification model (Structured data)7mEvaluate AutoML models10m

1 lectura

Resources: Training AutoML Models Using Vertex AI10m

1 ejercicio de práctica

Training AutoML Models Using Vertex AI18m

3 horas para completar

BigQuery Machine Learning: Develop ML Models Where Your Data Lives

3 horas para completar

8 videos (Total 30 minutos), 1 lectura, 3 cuestionarios

8 videos

Introduction22sTraining an ML model using BigQuery ML5mBigQuery Machine Learning supported models2mLab intro: Using BigQuery ML to predict penguin weight (BigQuery ML & Explainable AI)29sLab 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 performance28sHow to build and deploy a recommendation system with BigQuery ML5m

1 lectura

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

1 ejercicio de práctica

BigQuery Machine Learning: Develop ML Models Where Your Data Lives10m

Semana3

Semana 3

1 hora para completar

Optimization

1 hora para completar

12 videos (Total 58 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario

12 videos

Introduction26sDefining 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 lectura

Resources: Optimization10m

1 ejercicio de práctica

Optimization10m

1 hora para completar

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 hora para completar

5 videos (Total 28 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario

2 horas para completar

Summary

2 horas para completar

4 lecturas

Reseñas

4.6

481 reseña

5 stars
69,39 %
4 stars
23,72 %
3 stars
5,01 %
2 stars
1,20 %
1 star
0,66 %

Principales reseñas sobre LAUNCHING INTO MACHINE LEARNING

por AM13 de jul. de 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.

por AR16 de ago. de 2019

I got a whole idea on how to work on data from scratch. Model selection, generalization, splitting of data and performance metric were few things I learned from this course.

por SK5 de may. de 2019

This course is very helpful to understand the machine learning concepts of various modals, splitting of the data and even training the model for benchmark.

por SV3 de dic. de 2018

A great course to boost your confidence on practicing ML. It also teaches you some fresh skills like repeatable dataset partitioning techniques using just SQL.

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Preguntas Frecuentes

¿Puedo acceder a una vista preliminar del curso antes de inscribirme?
Sí, puedes acceder a una vista preliminar del primer video y ver el programa antes de inscribirte. Debes comprar el curso para acceder a contenido que no está incluido en la vista preliminar
¿Qué recibiré cuando me inscriba?
Una vez que te inscribes y comienza la sesión, tendrás acceso a todos los videos y otros recursos, incluidos artículos de lectura y el foro de debate del curso. Podrás ver y enviar tareas de práctica y completar tareas con calificación obligatorias para obtener un título y un Certificado de curso
¿Cuándo recibiré mi Certificado de curso?
Si completas el curso de manera correcta, tu Certificado de curso electrónico se agregará a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado de curso o agregarlo a tu perfil de LinkedIn
¿Por qué no puedo participar como oyente en este curso?
Este curso es uno de los pocos que se ofrecen en Coursera que está actualmente disponible solo para estudiantes que pagaron o que recibieron ayuda económica, si está disponible.

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