在 Google 上构建可用于生产的机器学习系统
从概念到部署:掌握 GCP 上的 ML 系统开发
讲师:Minerva Singh
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您将学到什么
- Google Cloud Platform (GCP) 入门简介
- 在 GCP 中读取和处理文本数据
- 在 GCP 中开发机器学习算法
- 部署您的机器学习模型
探索相关主题
要求
- 应具有 Python 数据科学经验
- 具有统计和机器学习技术经验者优先
- 应该对云环境感兴趣
描述
机器学习 (ML) 已成为技术进步不可或缺的一部分,为各个行业提供创新解决方案。本课程明确针对使用 Google Cloud Platform (GCP) 开发和部署强大、可用于生产的 ML 系统。随着现实世界对可扩展且高效的 AI 模型的需求不断增加,本课程旨在弥合理论 ML 概念与 GCP 上实际的行业标准应用之间的差距。此外,这是进入至关重要且利润丰厚的数据工程领域的一次重大尝试。
为什么选择这门课程?
我的学术背景包括剑桥大学的博士学位,专业是人工智能和机器学习。加上在高风险环境中部署机器学习解决方案的丰富经验,我带来了丰富的知识和实用见解。
本课程专为有志于大规模实施 ML 系统的数据科学家、工程师和 AI 专业人士量身定制。通过参加本课程,您将踏上利用 GCP 部署复杂 ML 模型的旅程。以下是本课程提供的内容:
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深入了解用于 ML 的 GCP:了解 GCP 的基础知识和高级功能,使其成为 ML 部署的理想平台。
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实践 ML 系统开发:参与实践课程,涵盖在 GCP 上构建和部署 ML 模型的端到端过程。
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现实世界的应用和案例研究:分析和学习已成功部署 ML 系统的真实案例研究。
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ML 中的高级主题:探索机器学习中的前沿主题,包括自动化 ML (AutoML)、ML 模型监控和生命周期管理。
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持续的支持和指导:在整个学习过程中获得持续的支持,确保您保持正轨并最大化您的投资。
无论您是想提高当前职位的技能还是进入人工智能和机器学习领域,本课程旨在为您提供在当今快节奏的科技行业取得成功所需的知识和技能。
立即报名并迈出掌握在 Google Cloud Platform 上构建和部署可用于生产的机器学习系统的艺术的第一步!
本课程适合哪些人:
- 人们希望通过 GCP 利用云计算的强大功能
- 学习强大的 GCP 相关技术,包括 BigQuery 和 AutoML
- 想要在 GCP 中实现和部署机器学习模型的人
如果你有能力,请务必支持课程的原创作者,这是他们应得的报酬!
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