Machine Learning für Unternehmen: Workflows, Daten und Modellauswahl

Die Implementierung von Machine Learning in einer realen Unternehmensumgebung erfordert mehr als nur das Schreiben von Modellcode. Sie erfordern eine robuste Datenverwaltung, intelligente Vorverarbeitung und strategische Modellauswahl. Dieser textbasierte Kurs führt Sie anhand eines praktischen, fallstudienbasierten Ansatzes durch den gesamten ML-Workflow im Unternehmen. Sie lernen, wie Sie die Anforderungen an das Datenmanagement bewerten und entscheiden, ob Sie AutoML, BigQuery ML oder benutzerdefiniertes Training nutzen möchten, um komplexe Geschäftsprobleme zu lösen.Sie erfahren, wie man die Datenverwaltungsanforderungen bewertet und entscheidet, ob AutoML oder BigQuerys ML verwendet werden soll. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernphasen des Lebenszyklus des maschinellen Lernens im Unternehmen und die Datengovernance-Prinzipien. - Analysieren Sie die Geschäftsanforderungen, um den effizientesten Modellierungspfad zwischen AutoML, BigQuery ML und benutzerdefiniertem Training auszuwählen. - Wenden Sie Datenvorverarbeitungs- und Managementtechniken an, um qualitativ hochwertige Eingaben für Ihre Modelle zu gewährleisten. - Bewerten Sie die Modellleistung und richten Sie technische Metriken an den Geschäftszielen des Unternehmens aus. - Erkunden Sie grundlegende MLOps-Konzepte, um zu verstehen, wie Modelle in der Produktion überwacht und gewartet werden. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und den Grundpfeilern des Datenmanagements in Unternehmen. Von dort aus lesen Sie eine realistische Unternehmensfallstudie. Sie analysieren verschiedene Geschäftsszenarien, um die Vor- und Nachteile verschiedener ML-Entwicklungspfade und moderner Bereitstellungspraktiken abzuwägen. Dieser Kurs richtet sich an aufstrebende Datenprofis, Geschäftsanalysten und Anfänger, die verstehen möchten, wie maschinelles Lernen im großen Maßstab funktioniert.Es ist keine vorherige Erfahrung mit maschinellem Lernen oder Programmierung erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um eine solide Grundlage für die Machine-Learning-Strategie Ihres Unternehmens zu schaffen.