مهندس یادگیری ماشین نقشی ارزشمند، در تقاضا و اهمیت فزایندهای برای سازمانهایی است که خدمات فشرده داده را در فضای ابری ایجاد میکنند. گواهینامه مهندس گوگل Cloud Professional Machine Learning یکی از معتبرترین مدارک این رشته است. این دوره به شما کمک می کند تا برای شرکت در آزمون و قبولی در آن آماده شوید. به طور خاص، این دوره به شما در درک جزئیات زیر کمک می کند:
ساخت و استقرار مدلهای ML برای حل چالشهای تجاری با استفاده از خدمات Google Cloud و بهترین شیوهها برای یادگیری ماشین
جنبههای معماری مدل یادگیری ماشین، ساختار خطوط لوله داده، بهینهسازی، و همچنین نظارت بر عملکرد مدل در تولید
مفاهیم اساسی توسعه مدل، مدیریت زیرساخت، مهندسی داده، و حاکمیت داده
تهیه دادهها، بهینهسازی قالبهای ذخیرهسازی، انجام تجزیه و تحلیل دادههای اکتشافی، و مدیریت دادههای از دست رفته
مهندسی ویژگی، تقویت داده ها و رمزگذاری ویژگی برای به حداکثر رساندن احتمال ساخت مدل های موفق
در طول فرآیند توسعه ML هوش مصنوعی مسئول را درک کنید و کنترلها و حاکمیت مناسب را برای اطمینان از عدالت در مدلهای یادگیری ماشین اعمال کنید.
در پایان این دوره، نحوه استفاده از سرویسهای Google Cloud را برای یادگیری ماشینی میدانید و به همان اندازه مهم، مفاهیم و تکنیکهای یادگیری ماشینی مورد نیاز برای استفاده مؤثر از آن خدمات را خواهید فهمید.
برخلاف دورههایی که نحوه استفاده از سرویسهای Google Cloud خاص را به شما آموزش میدهند، این دوره برای آموزش خدمات و همچنین تمام موضوعاتی که در راهنمای امتحان یادگیری ماشین حرفهای Google Cloud از جمله اصول و تکنیکهای یادگیری ماشین ارائه شده است، طراحی شده است. .
این دوره با بحث در مورد مشکلات کسب و کار چارچوب بندی به عنوان مشکلات یادگیری ماشین شروع می شود و سپس فصلی در مورد چارچوب بندی فنی در مورد مشکلات ML ارائه می شود. در مرحله بعد معماری خطوط لوله آموزشی و پشتیبانی از خدمات ML در Google Cloud را بررسی می کنیم، مانند:
مجموعه های داده Vertex AI
AutoML
میزهای کاری Vertex AI
فضای ذخیره سازی ابری
BigQuery
Cloud Dataflow
Cloud Dataproc.
یادگیری ماشین و زیرساخت و امنیت در ادامه بررسی میشود.
سپس تمرکز خود را به ساخت و پیادهسازی مدلهای یادگیری ماشینی تغییر میدهیم که با مدیریت و آمادهسازی دادهها برای یادگیری ماشین، ساخت مدلهای یادگیری ماشین، و آموزش و آزمایش مدلهای یادگیری ماشین شروع میشود. پس از آن، فصلهایی در مورد خدمات یادگیری ماشین و نظارت و تنظیم و بهینهسازی آموزش و ارائه مدلهای یادگیری ماشین ارائه میشود.
عملیات یادگیری ماشین، همچنین به عنوان MLOps شناخته می شوند، به شدت از شیوه های مهندسی نرم افزار وام گرفته می شوند. به عنوان یک مهندس ماشین، از درک خود از شیوه های مهندسی نرم افزار استفاده خواهید کرد و آنها را در یادگیری ماشین به کار خواهید برد. مهندسان یادگیری ماشین می دانند که چگونه از ابزارهای ML استفاده کنند، مدل بسازند، در تولید مستقر کنند و خدمات ML را نظارت کنند. آنها همچنین می دانند که چگونه خطوط لوله را تنظیم کنند و استفاده از منابع محاسباتی و ذخیره سازی را بهینه کنند.
مهندسین یادگیری ماشین و مهندسان داده مکمل یکدیگر هستند. مهندسان داده خدمات و خطوط لوله را برای جمعآوری، ذخیره و مدیریت دادهها ایجاد میکنند در حالی که مهندسان یادگیری ماشین از این سرویسهای داده به عنوان نقطه شروعی برای دسترسی به دادهها و ساخت مدلهای ML برای حل مشکلات خاص تجاری استفاده میکنند.
معمار سازمانی ، کارشناس بزرگ داده
دان سالیوان ، دکترای علوم ، یک معمار سازمانی و متخصص داده های بزرگ است.
دان متخصص در معماری داده ، تجزیه و تحلیل ، داده کاوی ، آمار ، مدل سازی داده ها ، داده های بزرگ و رایانش ابری است. علاوه بر این ، او دارای دکترای ژنتیک ، بیوانفورماتیک و زیست محاسباتی است. Dan به طور منظم با Spark ، Oracle ، NoSQL ، MongoDB ، Redis ، R و Python کار می کند. وی تجربه نوشتن گسترده ای در موضوعاتی از جمله رایانش ابری ، داده های بزرگ ، Hadoop و امنیت دارد.
نمایش نظرات