課程信息

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學生職業成果

43%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

44%

通過此課程獲得實實在在的工作福利

29%

加薪或升職

可分享的證書

完成後獲得證書

100% 在線

立即開始,按照自己的計劃學習。

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

中級

完成時間大約為7 小時

建議:5 - 7 hours per week...

英語(English)

字幕:法語(French), 巴西葡萄牙語, 德語(German), 英語(English), 西班牙語(Spanish), 日語...

您將獲得的技能

TensorflowBigqueryMachine LearningData Cleansing

學生職業成果

43%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

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加薪或升職

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可靈活調整截止日期

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中級

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英語(English)

字幕:法語(French), 巴西葡萄牙語, 德語(German), 英語(English), 西班牙語(Spanish), 日語...

講師

提供方

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教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

內容評分Thumbs Up92%(2,451 個評分)Info
1

1

完成時間為 9 分鐘

Introduction

完成時間為 9 分鐘
2 個視頻 (總計 9 分鐘)
2 個視頻
Intro to Qwiklabs5分鐘
完成時間為 1 小時

Practical ML

完成時間為 1 小時
10 個視頻 (總計 62 分鐘)
10 個視頻
Supervised Learning5分鐘
Regression and Classification11分鐘
Short History of ML: Linear Regression7分鐘
Short History of ML: Perceptron5分鐘
Short History of ML: Neural Networks7分鐘
Short History of ML: Decision Trees5分鐘
Short History of ML: Kernel Methods4分鐘
Short History of ML: Random Forests4分鐘
Short History of ML: Modern Neural Networks8分鐘
1 個練習
Module Quiz6分鐘
完成時間為 1 小時

Optimization

完成時間為 1 小時
13 個視頻 (總計 60 分鐘)
13 個視頻
Defining ML Models4分鐘
Introducing the Natality Dataset6分鐘
Introducing Loss Functions6分鐘
Gradient Descent5分鐘
Troubleshooting a Loss Curve2分鐘
ML Model Pitfalls6分鐘
Lab: Introducing the TensorFlow Playground6分鐘
Lab: TensorFlow Playground - Advanced3分鐘
Lab: Practicing with Neural Networks6分鐘
Loss Curve Troubleshooting1分鐘
Performance Metrics3分鐘
Confusion Matrix5分鐘
1 個練習
Module Quiz6分鐘
完成時間為 3 小時

Generalization and Sampling

完成時間為 3 小時
9 個視頻 (總計 64 分鐘)
9 個視頻
Generalization and ML Models6分鐘
When to Stop Model Training5分鐘
Creating Repeatable Samples in BigQuery6分鐘
Demo: Splitting Datasets in BigQuery8分鐘
Lab Introduction1分鐘
Lab Solution Walkthrough9分鐘
Lab Introduction2分鐘
Lab Solution Walkthrough23分鐘
1 個練習
Module Quiz12分鐘
完成時間為 3 分鐘

Summary

完成時間為 3 分鐘
1 個視頻 (總計 3 分鐘)
1 個視頻

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來自LAUNCHING INTO MACHINE LEARNING的熱門評論
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關於 Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform 專項課程

What is machine learning, and what kinds of problems can it solve? What are the five phases of converting a candidate use case to be driven by machine learning, and why is it important that the phases not be skipped? Why are neural networks so popular now? How can you set up a supervised learning problem and find a good, generalizable solution using gradient descent and a thoughtful way of creating datasets? Learn how to write distributed machine learning models that scale in Tensorflow, scale out the training of those models. and offer high-performance predictions. Convert raw data to features in a way that allows ML to learn important characteristics from the data and bring human insight to bear on the problem. Finally, learn how to incorporate the right mix of parameters that yields accurate, generalized models and knowledge of the theory to solve specific types of ML problems. You will experiment with end-to-end ML, starting from building an ML-focused strategy and progressing into model training, optimization, and productionalization with hands-on labs using Google Cloud Platform. > By enrolling in this specialization you agree to the Qwiklabs Terms of Service as set out in the FAQ and located at: https://qwiklabs.com/terms_of_service <...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform

常見問題

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