Zarządzanie projektami ML pokazuje, jak zarządzać projektem ML w miarę postępów od pomysłu do wdrożenia gotowego do produkcji. Kurs obejmuje fazy rozwoju systemów uczących się oraz role i umiejętności typowe dla zespołów zajmujących się systemami uczącymi się. Omawiane są w nim strategie współpracy z zainteresowanymi osobami oraz szczegółowe informacje na temat planowania projektu ML i zarządzania nim na każdej fazy rozwoju.
Ten kurs objaśnia złożoności związane z projektami ML, co pozwala uzyskać teoretyczną platformę do zarządzania projektami ML.
Szkolenie koncentruje się na tradycyjnych modelach systemów uczących się. Choć generatywna AI jest już widoczna, tradycyjne systemy uczące się odgrywają w Google kluczową rolę, stanowiąc podstawę wielu usług i projektów – od przewidywania czasu podróży w Mapach po szacowanie cen biletów lotniczych w Lotach, od przewidywania limitu TPU w Google Cloud po rekomendowanie odpowiednich filmów w YouTube.
Ogólnie w przypadku zarządzania projektami generatywnej AI zasady zarządzania tradycyjnymi projektami ML są takie same. Jeśli różnica jest znaczna, kurs będzie zawierać odpowiednie porady i wskazówki dotyczące generatywnej AI.
Wymagania wstępne:
- Powinniśmy znać podstawowe informacje na temat systemów uczących się. Krótkie wprowadzenie do pojęć związanych z systemami uczącymi się znajdziesz w artykule Wprowadzenie do systemów uczących się. Praktyczne wprowadzenie do systemów uczących się znajdziesz w tym kursie.
- Najpierw sprawdź, czy systemy uczące się to właściwe podejście do Twojego problemu. Jeśli Twój problem nie został jeszcze omówiony w kontekście rozwiązania ML, przeczytaj artykuł Wprowadzenie do kadrowania problemów z systemami uczącymi się.