How Google does Machine Learning em Português Brasileiro

Overview

"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 fases da conversão de um possível caso de uso a ser realizado por machine learning e vemos como é importante não ignorar essas etapas. Finalizamos com um reconhecimento das tendências que o machine learning pode ampliar e como reconhecer isso."

Syllabus

Introdução ao curso e à série

Neste módulo, você vai conhecer a série de cursos e os especialistas do Google que vão orientar você nesta jornada.

O que significa colocar IA em primeiro lugar

Neste módulo, você vai ver mais informações sobre a criação de uma estratégia de dados com machine learning.

Como o Google trabalha com machine learning

Neste módulo, você vai testemunhar o conhecimento organizacional conquistado pelo Google ao longo dos anos.

Desenvolvimento de machine learning usando a Vertex AI

Todo processo de machine learning começa com algum tipo de objetivo, como um caso de uso comercial, um caso de uso acadêmico ou um problema que você está tentando resolver. Neste módulo, você vai ver o processo para determinar se o modelo está pronto para produção após a etapa de prova de conceito ou experimento.

Desenvolvimento de machine learning usando os notebooks da Vertex

Neste módulo, você vai ver informações sobre os notebooks gerenciados e notebooks gerenciados pelo usuário para o desenvolvimento de machine learning na Vertex AI.

Práticas recomendadas para implementar o machine learning na Vertex AI

Neste módulo, você vai ver as práticas recomendadas para diversos processos de machine learning diferentes na Vertex AI.

Desenvolvimento de IA responsável

Neste módulo, falamos por que os sistemas de machine learning são imparciais por padrão e mostramos algumas coisas que você precisa considerar ao integrar ML aos seus produtos.