Об этом курсе
Недавно просмотрено: 83,354

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 7 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 - 7 hours per week...

Английский

Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский...

Приобретаемые навыки

TensorflowBigqueryMachine LearningData Cleansing

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 7 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 - 7 hours per week...

Английский

Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский...

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
9 минуты на завершение

Introduction

2 видео ((всего 9 мин.))
2 видео
Intro to Qwiklabs5мин
1 ч. на завершение

Practical ML

10 видео ((всего 62 мин.)), 1 тест
10 видео
Supervised Learning5мин
Regression and Classification11мин
Short History of ML: Linear Regression7мин
Short History of ML: Perceptron5мин
Short History of ML: Neural Networks7мин
Short History of ML: Decision Trees5мин
Short History of ML: Kernel Methods4мин
Short History of ML: Random Forests4мин
Short History of ML: Modern Neural Networks8мин
1 практическое упражнение
Module Quiz6мин
1 ч. на завершение

Optimization

13 видео ((всего 60 мин.)), 1 тест
13 видео
Defining ML Models4мин
Introducing the Natality Dataset6мин
Introducing Loss Functions6мин
Gradient Descent5мин
Troubleshooting a Loss Curve2мин
ML Model Pitfalls6мин
Lab: Introducing the TensorFlow Playground6мин
Lab: TensorFlow Playground - Advanced3мин
Lab: Practicing with Neural Networks6мин
Loss Curve Troubleshooting1мин
Performance Metrics3мин
Confusion Matrix5мин
1 практическое упражнение
Module Quiz6мин
3 ч. на завершение

Generalization and Sampling

9 видео ((всего 64 мин.)), 3 тестов
9 видео
Generalization and ML Models6мин
When to Stop Model Training5мин
Creating Repeatable Samples in BigQuery6мин
Demo: Splitting Datasets in BigQuery8мин
Lab Introduction1мин
Lab Solution Walkthrough9мин
Lab Introduction2мин
Lab Solution Walkthrough23мин
1 практическое упражнение
Module Quiz12мин
3 минуты на завершение

Summary

1 видео ((всего 3 мин.))
1 видео
4.6
Рецензии: 322Chevron Right

45%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

46%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

29%

стал больше зарабатывать или получил повышение

Лучшие отзывы о курсе Launching into Machine Learning

автор: PTDec 2nd 2018

This is an awesome module. It will open up so much inside story of ML process which is core of the topic with such a simplicity. It greatly increases my interest into this topic and this course :)

автор: PAAug 4th 2018

Good course, covering all the basics about machine learning and most importantly, everything that surrounds an ml project and you need to take into account to make your ml project successful.

Преподаватели

О Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

Специализация Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform: общие сведения

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

Часто задаваемые вопросы

  • Да, до регистрации можно просмотреть первое видео и программу курса. Чтобы получить полный доступ к материалам курса, необходимо оплатить его.

  • Регистрируясь на курс до начала сессии, вы получаете доступ ко всем видеолекциям и материалам для самостоятельного изучения. Задания можно отправлять после начала сессии.

  • После регистрации на курс и начала сессии вы получаете доступ ко всем видео и другим ресурсам курса, включая материалы для самостоятельного изучения и форумы обсуждений. Вы сможете выполнять тренировочные, а также сдавать обязательные оцениваемые задания и получить сертификат о прохождении курса.

  • Если вы успешного пройдете курс, на странице ваших достижений появится электронный сертификат, который можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn.

  • Это один из немногих курсов на Coursera, которые предоставляются только на платной основе.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.