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.