Szkolenia Google Cloud

Cel szkolenia szkolenie zdalne - dlearning

kod: G-MLTGCP | wersja: 2.0

What is machine learning, and what kinds of problems can it solve? Why are neural networks so popular right now? How can you improve data quality and perform exploratory data analysis? How can you set up a supervised learning problem and find a good, generalizable solution using gradient descent? In this course, you'll learn how to write distributed machine learning models that scale in Tensorflow 2.x, perform feature engineering in BQML and Keras, evaluate loss curves and perform hyperparameter tuning, and train models at scale with Cloud AI Platform.

Course objectives:

  • Frame a business use case as a machine learning problem.
  • Describe how to improve data quality.
  • Perform exploratory data analysis.
  • Build and train supervised learning models.
  • Optimize and evaluate models using loss functions and performance metrics.
  • Create repeatable and scalable training, evaluation, and test datasets.
  • Implement machine learning models using Keras and TensorFlow 2.x.
  • Understand the impact of gradient descent parameters on accuracy, training speed, sparsity, and generalization.
  • Represent and transform features.
  • Train models at scale with AI Platform.

Audience:

  • Aspiring machine learning data scientists and engineers.
  • Machine learning scientists, data scientists, and data analysts who want exposure to machine learning in the cloud using TensorFlow 2.x and Keras.
  • Data engineers.

Authorized Google Cloud Trainer.

Plan szkolenia Rozwiń listę

  1. How Google Does Machine Learning
    • Develop a data strategy around machine learning.
    • Examine use cases that are then reimagined through an ML lens.
    • Recognize biases that ML can amplify.
    • Leverage Google Cloud Platform tools and environment to do ML.
    • Learn from Google's experience to avoid common pitfalls.
    • Carry out data science tasks in online collaborative notebooks.
    • Invoke pre-trained ML models from Cloud AI Platform.
  2. Launching into Machine Learning
    • Describe how to improve data quality.
    • Perform exploratory data analysis.
    • Build and train supervised learning models.
    • Optimize and evaluate models using loss functions and performance metrics.
    • Mitigate common problems that arise in machine learning.
    • Create repeatable and scalable training, evaluation, and test datasets.
  3. Introduction to TensorFlow 2.x
    • Create TensorFlow 2.x and Keras machine learning models.
    • Describe Tensorflow 2.x key components.
    • Use the tf.data library to manipulate data and large datasets.
    • Use the Keras Sequential and Functional APIs for simple and advanced model creation.
    • Train, deploy, and productionalize ML models at scale with Cloud AI Platform.
  4. Feature Engineering
    • Compare the key required aspects of a good feature.
    • Combine and create new feature combinations through feature crosses.
    • Perform feature engineering using BQML, Keras, and TensorFlow 2.x.
    • Understand how to preprocess and explore features with Cloud Dataflow and Cloud Dataprep.
    • Understand and apply how TensorFlow transforms features.
  5. Art and Science of Machine Learning
    • Optimize model performance with hyperparameter tuning.
    • Experiment with neural networks and fine-tune performance.
    • Enhance ML model features with embedding layers.
Pobierz konspekt szkolenia w formacie PDF

Dodatkowe informacje

Wymagania wstępne

To get the most out of this course, participants should have:

  • Some familiarity with basic machine learning concepts.
  • Basic proficiency with a scripting language - Python preferred.
Poziom trudności
Czas trwania 5 dni
Certyfikat

The participants will obtain certificates signed by Google Cloud.

Prowadzący

Authorized Google Cloud Trainer.

Pozostałe szkolenia Google Cloud | Data and Machine Learning

Szkolenia powiązane tematycznie

Cloud Computing

Formularz kontaktowy

Prosimy o wypełnienie poniższego formularza, jeśli chcą Państwo uzyskać więcej informacji o powyższym szkoleniu.






* pola oznaczone (*) są wymagane

Informacje o przetwarzaniu danych przez Compendium – Centrum Edukacyjne Spółka z o.o.

CENA 8000 PLN NETTO Czy wiesz, że możesz uzyskać do 100% dofinansowania na ten kurs?   Sprawdź jak »

zamknij

Kody rabatowe

Kod rabatowy, może dotyczyć (szkolenia, producenta, terminu). Jeżeli posiadasz kod rabatowy, to wpisz go w odpowiednie pole.
(kolor zielony oznacza wpisanie prawidłowego kodu | kolor czerwony oznacza, że wpisany kod jest nieprawidłowy)

FORMA SZKOLENIA ?

zamknij

Szkolenie stacjonarne

Szkolenia stacjonarne w Compendium CE odbywają się najczęściej w naszych lokalizacjach w Krakowie i Warszawie, ale także w miejscu ustalonym przez klienta. Grupa uczestnicząca w szkoleniu spotyka się w danym miejscu o określonym czasie i wraz z trenerem aktywnie uczestniczy w laboratoriach.

Szkolenie dlearning

W szkoleniach Compendium Distance Learning możesz uczestniczyć z dowolnego miejsca na świecie. Kursanci, dzięki zaawansowanej technologii, którą dostarcza Compendium CE, stale widzą i słyszą trenera, mogą mu zadawać pytania poprzez chat i mikrofon, a także uczestniczą w ćwiczeniach i laboratoriach, które rozwiązują wraz z prowadzącym. Po więcej informacji zajrzyj na stronę dlearning.eu

MATERIAŁY SZKOLENIOWE ?

zamknij

Materiały elektroniczne

Materiały elektroniczne: są to materiały szkoleniowe w wersji elektronicznej, które w zależności od dostawcy udostępniane są za pomocą dedykowanych aplikacji: Skillpipe, eVantage itd. lub w postaci dokumentów PDF.

Materiały ctab

Materiały ctab: cena zawiera tablet ctab oraz materiały szkoleniowe w formie elektronicznej bądź tradycyjne materiały szkoleniowe i materiały dodatkowe dostarczone w wersji elektronicznej w zależności od ustaleń z producentem (w postaci dokumentów PDF lub EPUB). Tak dostarczone materiały są przystosowane pod kątem wyświetlania ich na tablecie ctab. Po więcej informacji zajrzyj na stronę ctab.

 

WYBIERZ TERMIN SZKOLENIA

Zarezerwuj termin szkolenia
Terminy szkolenia dla angielskiej wersji językowej

Najbliższe szkolenia Google Cloud

Harmonogram szkoleń
Google Cloud