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Gaven Yeh

Participante desde 2021

Liga Prata

3500 pontos
Como criar e implantar soluções de machine learning na Vertex AI Earned Aug 23, 2022 EDT
Certification Learning Path: Professional Machine Learning Engineer Earned Aug 18, 2022 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud Earned Aug 18, 2022 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud Earned Jul 31, 2022 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud Earned Jul 15, 2022 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud Earned Jun 13, 2022 EDT
Criação de sistemas de machine learning de produção Earned May 20, 2022 EDT
End-to-End Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Earned May 2, 2022 EDT
Engenharia de atributos Earned Apr 14, 2022 EDT
Como criar, treinar e implantar modelos de ML com o Keras no Google Cloud Earned Mar 15, 2022 EDT
Launching into Machine Learning - Português Brasileiro Earned Feb 1, 2022 EST
How Google Does Machine Learning - Português Brasileiro Earned Jan 15, 2022 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro Earned Jan 4, 2022 EST
Implementar o balanceamento de carga no Compute Engine Earned Jul 9, 2021 EDT
Como desenvolver sua rede do Google Cloud Earned Jun 12, 2021 EDT
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud Earned Jun 5, 2021 EDT
Infraestrutura básica do Google Cloud: fundamentos Earned May 21, 2021 EDT

Conquiste o selo de habilidade intermediário ao concluir o curso Como criar e implantar soluções de machine learning na Vertex AI. Nele você aprenderá a usar a plataforma Vertex AI, o AutoML e os serviços de treinamento personalizados para treinar, avaliar, ajustar, explicar e implantar modelos de machine learning. Esse curso com selo de habilidade é destinado a cientistas de dados e engenheiros de machine learning. Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Cloud e comprovam sua habilidade de aplicar seu conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua o curso com selo de habilidade e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo digital que pode ser compartilhado com sua rede.

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Good news! There’s a new updated version of this learning path available for you!Open the new Professional Machine Learning Engineer Certification Learning Path to begin, once you’ve selected the new path all your current progress will be reflected in the new version.

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Conquiste o selo de habilidade introdutório Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud para demonstrar que você é capaz de: limpar dados com o Dataprep by Trifacta, executar pipelines de dados no Dataflow, criar clusters e executar jobs do Apache Spark no Dataproc e chamar APIs de ML, incluindo as APIs Cloud Natural Language, Google Cloud Speech-to-Text e Video Intelligence. Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Google Cloud e testam sua habilidade de aplicar esse conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua este curso com selo de habilidade e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo digital que pode ser compartilhado nas suas redes sociais e currículo.

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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine. This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.

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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.

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This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models. The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data. The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models. Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.

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Neste curso, vamos conhecer os componentes e as práticas recomendadas para criar sistemas de ML com alto desempenho em ambientes de produção. Vamos abordar algumas considerações comuns relacionadas à criação desses sistemas, como treinamento estático e dinâmico, inferência estática e dinâmica, TensorFlow distribuído e TPUs. O objetivo deste curso é conhecer as características de um sistema de ML eficiente, que vão muito além da capacidade de fazer boas previsões.

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One of the best ways to review something is to work with the concepts and technologies that you have learned. So, this course is set up as a workshop and in this workshop, you will do End-to-End Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform. It involves building an end-to-end model from data exploration all the way to deploying an ML model and getting predictions from it. This is the first course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Production Machine Learning Systems course.

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O curso apresenta os benefícios de usar a Vertex AI Feature Store e ensina a melhorar a acurácia dos modelos de ML e a identificar as colunas de dados que apresentam os atributos mais úteis. Ele também oferece conteúdo teórico e laboratórios sobre engenharia de atributos com BigQuery ML, Keras e TensorFlow.

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Este curso ensina a criar modelos de ML com o TensorFlow e o Keras, melhorar a acurácia deles e desenvolver modelos para uso em escala.

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O curso começa com a seguinte discussão: como melhorar a qualidade dos dados e fazer uma análise exploratória deles? Descrevemos o AutoML na Vertex AI e como criar, treinar e implantar um modelo de ML sem escrever nenhuma linha de código. Você vai conhecer os benefícios do BigQuery ML. Depois vamos falar sobre como otimizar um modelo de machine learning (ML) e como a generalização e a amostragem podem ajudar na avaliação de qualidade dos modelos de ML em treinamentos personalizados.

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Quais são as práticas recomendadas para implementar machine learning no Google Cloud? O que é Vertex AI e como é possível usar a plataforma para criar, treinar e implantar modelos de machine learning do AutoML com rapidez e sem escrever nenhuma linha de código? O que é machine learning e que tipos de problema ele pode resolver? O Google pensa em machine learning de uma forma um pouco diferente. Para nós, o processo de ML é sobre fornecer uma plataforma unificada para conjuntos de dados gerenciados, como uma Feature Store, uma forma de criar, treinar e implantar modelos de machine learning sem escrever nenhuma linha de código. Além disso, o ML também é sobre a habilidade de rotular dados, criar notebooks do Workbench usando frameworks (como TensorFlow, SciKit Learn, Pytorch e R) e muito mais. A plataforma Vertex AI também inclui a possibilidade de treinar modelos personalizados, criar pipelines de componente e realizar previsões em lote e on-line. Também falamos sobre as cinco fas…

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Este curso apresenta os produtos e serviços de Big Data e machine learning do Google Cloud que auxiliam no ciclo de vida de dados para IA. Ele explica os processos, os desafios e os benefícios de criar um pipeline de Big Data e modelos de machine learning com a Vertex AI no Google Cloud.

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Conquiste o selo de habilidade Implementar o balanceamento de carga no Compute Engine para demonstrar que você é capaz de: escrever comandos gcloud, usar o Cloud Shell, criar e implantar máquinas virtuais no Compute Engine e configurar balanceadores de carga HTTP e de rede. Um selo de habilidade é um selo digital exclusivo emitido pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Cloud, comprovando sua capacidade de aplicar o conhecimento em um ambiente prático e interativo. Complete esse curso e o laboratório com desafio da avaliação final para receber o selo de habilidade que pode ser compartilhado com seus contatos.

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Conquiste um selo de habilidade ao concluir o curso Como desenvolver sua rede do Google Cloud, que ensina várias maneiras de implantar e monitorar aplicativos, incluindo como analisar os papéis do IAM e adicionar/remover acesso a projetos, criar redes VPC, implantar e monitorar VMs do Compute Engine; gravar consultas SQL, implantar e monitorar VMs no Compute Engine e implantar aplicativos usando Kubernetes com múltiplas abordagens de implantação. Um selo de habilidade é um selo digital exclusivo emitido pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Cloud e comprova sua capacidade de aplicar esse conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua esse curso e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo de habilidade que pode ser compartilhado com seus contatos.

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Conquiste um selo de habilidade ao concluir o curso Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud. Nele, você aprende a criar e conectar uma infraestrutura em nuvem focada em armazenamento usando recursos básicos das seguintes tecnologias: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions e Pub/Sub. Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Google Cloud e comprovam sua capacidade de aplicar seu conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua este curso com selo de habilidade e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo que pode ser compartilhado com seus contatos.

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Neste curso intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud, com foco no Compute Engine. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm chance de conhecer e implantar elementos da solução, incluindo componentes de infraestrutura, como redes, máquinas virtuais e serviços de aplicativos. Você vai aprender a usar o Google Cloud no Console e no Cloud Shell. Além disso, vamos detalhar o papel de um arquiteto de nuvem, abordagens de design de infraestruturas, configuração de redes virtuais com a nuvem privada virtual (VPC), projetos, redes, sub-redes, endereços IP, rotas e regras de firewall.

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