Bilgi Teknolojileri ve İletişim Kurumu: Bilgi ve İleti Sistemleri

Gerçek bir kurumsal ortamda makine öğrenmesini uygulamak sadece model kodu yazmaktan daha fazlasını gerektirir; sağlam veri yönetimi, akıllı ön işleme ve stratejik model seçimi gerektiriyor.Bu metin tabanlı kurs, pratik, vaka çalışması odaklı bir yaklaşım kullanarak tüm kurumsal ML çalışma akışı boyunca size rehberlik eder. Temel makine öğrenimi teorisini anlamaktan, iş kullanım durumları için kritik mimari kararlar vermeye geçiş yapacaksınız. Veri yönetimi ihtiyaçlarını nasıl değerlendireceğinizi ve karmaşık iş sorunlarını çözmek için AutoML, BigQuery ML veya özel eğitimi kullanıp kullanmayacağınızı belirleyeceksiniz. Ne öğreneceksin: - Kurumsal makine öğrenimi yaşam döngüsü ve veri yönetimi ilkelerinin temel aşamalarını anlamak. - AutoML, BigQuery ML ve özel eğitim arasında en verimli modelleme yolunu seçmek için iş gereksinimlerini analiz edin. - Modelleriniz için yüksek kaliteli girdileri sağlamak için veri öncesi işleme ve yönetim tekniklerini uygulayın. - Model performansını değerlendirin ve teknik metrikleri şirketin iş hedefleriyle uyumlu hale getirin. - Modellerin üretimde nasıl izlendiğini ve korunduğunu anlamak için temel MLOps kavramlarını keşfedin. Kurs, temel terminoloji ve kurumsal veri yönetiminin temel dayanaklarıyla başlar. Oradan, gerçekçi bir kurumsal vaka çalışmasını okuyarak, çeşitli ML geliştirme yolları ve modern dağıtım uygulamalarının avantaj ve dezavantajlarını tartmak için farklı iş senaryolarını analiz edersiniz. Bu kurs, veri uzmanları, iş analistleri ve makine öğreniminin ölçeklerde nasıl çalıştığını anlamak isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Önceden makine eğitimi veya programlama deneyimi gerekmez. Kurumsal makine öğrenimi stratejisinde sağlam bir temel oluşturmak için bugün okumaya başlayın.