Launching into Machine Learning - Italiano

Google Cloud Training

Il corso inizia con una discussione sui dati: come migliorare la qualità dei dati ed eseguire analisi esplorative dei dati. Descriveremo Vertex AI AutoML e come creare, addestrare ed eseguire il deployment di un modello di ML senza scrivere una sola riga di codice. Comprenderai i vantaggi di Big Query ML. Discuteremo quindi di come ottimizzare un modello di machine learning (ML) e di come la generalizzazione e il campionamento possano aiutare a valutare la qualità dei modelli di ML per l'addestramento personalizzato.

Enroll now

Or subscribe to Coursera Plus

And get unlimited access to Coursera

Two deals to help you save

We found two deals and offers that may be relevant to this course.

Save money when you learn. All coupon codes, vouchers, and discounts are applied automatically unless otherwise noted.

Valid for a limited time only

Future-proof your career

Access O'Reilly books, live events, courses, and more. Save with an annual subscription.

Take

15%

off

What's inside

Syllabus

Introduzione

Questo modulo fornisce una panoramica del corso e dei suoi obiettivi.

Scopri i tuoi dati - Migliora i dati attraverso l'analisi esplorativa dei dati

In questo modulo vedremo come migliorare la qualità dei dati ed esplorare i dati eseguendo analisi esplorative. Analizzeremo l'importanza di avere dati ordinati nel machine learning, mostrando in che modo questo aspetto influisce sulla qualità dei dati. Ad esempio, l'assenza di valori può distorcere i risultati. Scoprirai anche l'importanza dell'esplorazione dei dati. Dopo aver ordinato i dati, eseguirai un'analisi esplorativa del set di dati.

Machine learning in pratica

In questo modulo introdurremo alcuni dei principali tipi di machine learning, così potrai accelerare la tua crescita come professionista del ML.

Addestramento di modelli AutoML utilizzando Vertex AI

In questo modulo introdurremo l'addestramento dei modelli AutoML utilizzando Vertex AI.

BigQuery Machine Learning - Sviluppo di modelli di ML in cui si trovano i dati

In questo modulo presenteremo BigQuery ML e le sue funzionalità.

Ottimizzazione

In questo modulo ti spiegheremo come ottimizzare i tuoi modelli di ML.

Generalizzazione e campionamento

Adesso è il momento di rispondere a una domanda piuttosto strana: in quale caso il modello di ML più accurato non è quello giusto da scegliere? Come abbiamo accennato nell'ultimo modulo sull'ottimizzazione, il fatto che un modello abbia una metrica di perdita pari a 0 per il set di dati di addestramento non significa che avrà prestazioni ottimali con nuovi dati reali. Imparerai a creare set di dati ripetibili per l'addestramento, la valutazione e il test, nonché a stabilire benchmark per le prestazioni.

Riepilogo

Questo modulo è un riepilogo del corso Launching into Machine Learning

Save this course

Save Launching into Machine Learning - Italiano to your list so you can find it easily later:

Save

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Launching into Machine Learning - Italiano with these activities:

Brush Up on Data Concepts

Show steps

Review fundamental concepts of data exploration and analysis to strengthen your foundation for this course.

Browse courses on Data Exploration

Show steps