管理机器学习项目

管理机器学习项目介绍了如何在机器学习项目从构思到可用于生产环境的实现过程中进行管理。本课程涵盖机器学习开发阶段以及机器学习团队通常所具备的角色和技能。其中探讨了与利益相关方合作的策略，并详细介绍了如何在每个开发阶段规划和管理机器学习项目。

通过揭秘机器学习项目固有的复杂性，本课程为管理机器学习项目提供了一个可靠的理论框架。

本课程重点介绍传统机器学习模型。虽然生成式 AI 备受关注，但传统机器学习在 Google 中发挥着重要作用，并且支持许多服务和项目，包括在 Google 地图中预测行程时间、估算机票中的机票价格、预测 Google Cloud 的 TPU 配额、在 YouTube 中推荐相关视频。

一般来说，管理传统机器学习项目的原则与生成式 AI 项目的管理原则相同。当存在显著差异时，本课程会提供相关的生成式 AI 建议和指导。

预计课程时长：90 分钟

目标：

• 定义机器学习项目的阶段和元素。
• 介绍如何规划和管理机器学习项目。
• 确定业务和模型成效指标。
• 识别运行机器学习实验的迭代过程。
• 设计解决方案，以便将机器学习流水线投入生产环境。
• 在每个开发阶段实施负责任的机器学习和 AI 实践。

前提条件：

• 您应该对机器学习有基本的了解。如需查看机器学习概念的简要介绍，请参阅 机器学习简介。有关机器学习的实操介绍，请参阅机器学习速成课程。
• 您应该首先验证机器学习是否是解决您问题的正确方法。如果您尚未根据机器学习解决方案来构想您的问题，请完成机器学习问题构建简介。

成功 ：完成本课程后，通过回答一些调查问卷问题并填写文档，您可以获得 Moma 徽章。