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Machine Learning in the Enterprise - Português Brasileiro
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  • Course by Google Cloud
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About

Este curso aborda o fluxo de trabalho de machine learning no dia a dia de forma prática: um estudo de caso em que uma equipe tem vários casos de uso e exigências comerciais em ML. A equipe precisa conhecer as ferramentas adequadas para o gerenciamento e a governança de dados, além de saber qual a melhor abordagem para o processamento de dados: desde fornecer uma visão geral do Dataflow e do Dataprep até usar o BigQuery para tarefas pré-processadas. A equipe tem três opções para criar modelos de machine learning em dois casos de uso específicos. Neste curso, você vai entender por que uma equipe escolhe o AutoML, o BigQuery ML ou o treinamento personalizado para alcançar seus objetivos. O curso aborda o treinamento personalizado de forma detalhada. Descrevemos os requisitos para treinamento personalizado, desde a estrutura e o armazenamento do código de treinamento, além do carregamento de grandes conjuntos de dados, até a exportação de um modelo de treinamento. Você vai desenvolver um modelo de treinamento personalizado para machine learning, que permite criar uma imagem de contêiner conhecendo pouco do Docker. No estudo de caso, a equipe analisa os ajustes de hiperparâmetros usando o Vertex Vizier e como esse recurso pode melhorar o desempenho do modelo. Para mais detalhes sobre as melhorias no modelo, vamos nos aprofundar na teoria sobre regularização, como lidar com esparsidade, além de outros conceitos e princípios importantes. Para finalizar, mostramos uma visão geral sobre a previsão e o monitoramento de modelos, além de como usar a Vertex AI para gerenciar modelos de ML.

Modules

Introdução ao curso

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1 Videos

  • Introdução ao curso

Noções básicas sobre o fluxo de trabalho de ML nas empresas: introdução e visão geral do módulo

    • 2 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Teste: Noções básicas sobre o fluxo de trabalho de ML nas empresas

2 Videos

  • Introdução
  • Visão geral de um fluxo de trabalho de ML para empresas

1 Readings

  • Recursos: Noções básicas sobre o fluxo de trabalho de ML nas empresas

Dados na empresa: introdução ao módulo

    • 1 Videos
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1 Videos

  • Introdução

Ferramentas para gerenciamento e governança de dados

    • 2 Videos
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2 Videos

  • Feature Store
  • Data Catalog

Ferramentas pré-GA

    • 2 Videos
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2 Videos

  • Dataplex
  • Analytics Hub

Opções de pré-processamento de dados

    • 4 Videos
    • 1 Readings
    • 1 ExternalTool
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Teste: Dados na empresa

1 External Tool

  • Laboratório: Conhecer e criar um pipeline do Analytics para e-commerce usando o Cloud Dataprep

4 Videos

  • Opções de pré-processamento de dados
  • Dataprep
  • Introdução ao laboratório: Conhecer e criar um pipeline do Analytics para e-commerce usando o Dataprep
  • Coursera: Guia inicial do Google Cloud Platform e do Qwiklabs

1 Readings

  • Recursos: Dados na empresa

A ciência do machine learning e o treinamento personalizado: introdução ao módulo

    • 1 Videos
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1 Videos

  • Introdução

A arte e a ciência do machine learning

    • 7 Videos
    • 2 Readings
    • 1 ExternalTool
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Teste: A ciência do machine learning e treinamento personalizado

1 External Tool

  • Laboratório: Vertex AI: Qwik Start

7 Videos

  • A arte e a ciência do machine learning
  • Acelerar o treinamento
  • Quando usar o treinamento personalizado
  • Requisitos e dependências do treinamento (parte 1)
  • Requisitos e dependências do treinamento (parte 2)
  • Como treinar um modelo personalizado de ML usando a Vertex AI
  • Treinar modelos personalizados de ML usando a Vertex AI

2 Readings

  • Recursos: A ciência do machine learning e treinamento personalizado
  • Recursos: A ciência do machine learning

Ajuste de hiperparâmetros do Vertex Vizier: introdução ao módulo

    • 1 Videos
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1 Videos

  • Introdução

Ajuste de hiperparâmetros

    • 2 Videos
    • 1 Readings
    • 1 ExternalTool
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Teste: Ajuste de hiperparâmetros do Vertex Vizier

1 External Tool

  • Laboratório: Vertex AI: ajuste de hiperparâmetros

2 Videos

  • Ajuste de hiperparâmetros com o Vertex AI Vizier
  • Introdução ao laboratório: Vertex AI: ajuste de hiperparâmetros

1 Readings

  • Recursos: Ajuste de hiperparâmetros do Vertex Vizier

Previsão e monitoramento de modelos usando a Vertex AI: introdução ao módulo

    • 1 Videos
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1 Videos

  • Introdução

Previsões e monitoramento de modelos

    • 3 Videos
    • 1 Readings
    • 1 ExternalTool
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Teste: previsão e monitoramento de modelos usando a Vertex AI

1 External Tool

  • Laboratório: Monitorar modelos da Vertex AI

3 Videos

  • Previsões usando a Vertex AI
  • Gerenciamento de modelos usando a Vertex AI
  • Introdução ao laboratório: Monitorar modelos da Vertex AI

1 Readings

  • Recursos: previsão e monitoramento de modelos usando a Vertex AI

Vertex AI Pipelines: introdução ao módulo

    • 1 Videos
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1 Videos

  • Introdução

Previsão usando os pipelines da Vertex AI

    • 2 Videos
    • 2 Readings
    • 2 ExternalTool
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Teste: Vertex AI Pipelines

2 External Tool

  • Laboratório: Introdução ao Vertex AI Pipelines
  • Laboratório: Executar pipelines na Vertex AI

2 Videos

  • Previsão usando os pipelines da Vertex AI
  • Introdução ao laboratório: Vertex AI Pipelines

2 Readings

  • Introdução e instruções sobre o laboratório: pipeline da Vertex AI
  • Recursos: Vertex AI Pipelines

Práticas recomendadas para desenvolvimento de ML na Vertex AI: introdução ao módulo

    • 1 Videos
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1 Videos

  • Introdução

Práticas recomendadas para desenvolvimento de ML na Vertex AI

    • 4 Videos
    • 1 Readings
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4 Videos

  • Práticas recomendadas para implantação e disponibilização de modelos
  • Práticas recomendadas para monitoramento de modelos
  • Práticas recomendadas para pipelines da Vertex AI
  • Práticas recomendadas para organização de artefatos

1 Readings

  • Recursos: práticas recomendadas para desenvolvimento de ML na Vertex AI

Resumo do curso

    • 4 Readings
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4 Readings

  • Resumo
  • Recurso: todas as perguntas dos testes
  • Recursos: todas as leituras
  • Recurso: todos os slides (English only)

Resumo da série de cursos

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1 Videos

  • Resumo da série

1 Readings

  • Recurso: resumo das práticas recomendadas

Auto Summary

This professional-level course, led by Coursera, focuses on practical machine learning workflows within the enterprise. It covers essential tools for data management, processing, and governance, utilizing AutoML, BigQuery ML, and custom training models. Learners will engage in developing custom training models, exploring hyperparameter tuning with Vertex Vizier, and understanding model prediction and monitoring with Vertex AI. Ideal for Brazilian Portuguese-speaking data science and AI professionals, the course offers a Starter subscription option.

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