Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Managing ML Projects (ML Projelerini Yönetme) size, fikir aşamasından üretime hazır uygulama aşamasına geçerken ML projesini nasıl yöneteceğinizi gösterir. Kursta, makine öğrenimi geliştirme aşamaları ve genellikle makine öğrenimi ekiplerinde bulunan roller ve beceriler ele alınmaktadır. Paydaşlarla çalışma stratejilerini tartışıyor ve geliştirmenin her aşamasında bir makine öğrenimi projesinin nasıl planlanıp yönetileceği hakkında ayrıntılar sağlıyor.
Kurs, makine öğrenimi projelerinin karmaşık yönlerine açıklık getirerek, makine öğrenimi projelerini yönetmek için sağlam bir teorik çerçeve sunmaktadır.
Kurs, geleneksel makine öğrenimi modellerine odaklanıyor. Üretken yapay zeka gündemde olsa da geleneksel makine öğrenimi, Haritalar'da seyahat sürelerini tahmin etmekten Uçuş Arama'daki uçak biletlerinin fiyatını tahmin etmeye, Google Cloud için TPU kotasını tahmin etmeye ve YouTube'da alakalı videolar önermeye kadar birçok hizmete ve projeye destek veren hayati bir rol oynuyor.
Genel olarak, geleneksel makine öğrenimi projelerinin yönetimiyle ilgili ilkeler, üretken yapay zeka projelerinin yönetimiyle aynıdır. Önemli farklar olduğunda bu kursta, üretken yapay zekayla ilgili tavsiyeler ve rehberlik sunulur.
Ön koşullar:
Makine öğrenimi hakkında temel bilgilere sahip olmanız gerekir. Makine öğrenimi kavramlarına kısa bir giriş için
Makine Öğrenimine Giriş sayfasını inceleyin. Makine öğrenimiyle ilgili uygulamalı tanıtım için Makine Öğrenimi Kilitlenme Kursu'na bakın.
Öncelikle, makine öğreniminin sorununuz için doğru yaklaşım olduğunu doğrulamanız gerekir.
Sorununuzu bir makine öğrenimi çözümü çerçevesinde tanımlamadıysanız Makine Öğrenimi Problem Çerçeveleme'ye Giriş bölümünü tamamlayın.
[[["Anlaması kolay","easyToUnderstand","thumb-up"],["Sorunumu çözdü","solvedMyProblem","thumb-up"],["Diğer","otherUp","thumb-up"]],[["İhtiyacım olan bilgiler yok","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Çok karmaşık / çok fazla adım var","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Güncel değil","outOfDate","thumb-down"],["Çeviri sorunu","translationIssue","thumb-down"],["Örnek veya kod sorunu","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Diğer","otherDown","thumb-down"]],["Son güncelleme tarihi: 2024-03-12 UTC."],[[["This course provides a comprehensive framework for managing machine learning (ML) projects, guiding you through all stages from ideation to production."],["It covers key aspects such as defining project phases, planning and management strategies, establishing success metrics, and implementing responsible AI practices."],["While focused on traditional ML models, the course also offers insights into managing generative AI projects, highlighting common principles and key differences."],["To benefit from this course, you should have a basic understanding of machine learning and have already determined that ML is the appropriate solution for your problem."],["It's estimated to take approximately 90 minutes to complete this course, equipping you with the necessary skills to effectively manage your ML projects."]]],[]]
