การจัดการโปรเจ็กต์ ML จะแสดงวิธีจัดการโปรเจ็กต์ ML เมื่อมีการพัฒนาจากแนวคิดไปสู่การติดตั้งใช้งานที่พร้อมสำหรับการใช้งานจริง หลักสูตรนี้ครอบคลุมช่วงการพัฒนา ML รวมถึงบทบาทและทักษะที่มักพบในทีม ML โดยจะพูดคุยเกี่ยวกับกลยุทธ์ในการทำงานร่วมกับผู้มีส่วนเกี่ยวข้องและให้รายละเอียดเกี่ยวกับวิธีวางแผนและจัดการโปรเจ็กต์ ML ในแต่ละระยะของการพัฒนา
หลักสูตรนี้จะแสดงให้เห็นกรอบทฤษฎีที่แข็งแกร่งสำหรับการจัดการโปรเจ็กต์ ML โดยไขความซับซ้อนที่มีอยู่ในโปรเจ็กต์ ML
โดยหลักสูตรจะมุ่งเน้นที่โมเดล ML แบบดั้งเดิม แม้ว่า Generative AI จะมีความสำคัญ แต่ ML แบบดั้งเดิมมีบทบาทสำคัญใน Google เนื่องจากเป็นการสนับสนุนบริการและโปรเจ็กต์จำนวนมาก ตั้งแต่การคาดการณ์เวลาเดินทางใน Maps การประมาณราคาตั๋วเครื่องบินใน Flights ไปจนถึงการคาดการณ์โควต้า TPU สำหรับ Google Cloud ไปจนถึงการแนะนำวิดีโอที่เกี่ยวข้องใน YouTube
โดยทั่วไปแล้ว หลักการในการจัดการโปรเจ็กต์ ML แบบดั้งเดิมสําหรับการจัดการโปรเจ็กต์ Generative AI จะเหมือนกัน เมื่อมีความแตกต่างกันอย่างมาก หลักสูตรนี้จะให้คำแนะนำและแนวทางที่เกี่ยวข้องกับ Generative AI
สิ่งที่ต้องมีก่อน
- คุณควรมีความเข้าใจขั้นพื้นฐานเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง สำหรับข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับแนวคิดแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดู ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง หากต้องการดูข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงโดยตรง โปรดดูหลักสูตรสั้นๆ เกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง
- ก่อนอื่นคุณควรตรวจสอบก่อนว่า ML เป็นวิธีที่เหมาะสมสำหรับปัญหา หากคุณยังไม่ได้จัดกรอบปัญหาในแง่ของโซลูชัน ML โปรดอ่านข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการจัดกรอบปัญหาแมชชีนเลิร์นนิง