Libro: Journey To Become A Google Cloud Machine Learning The
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Características principales
Título del libro | Journey to Become a Google Cloud Machine Learning Engineer: Build the mind and hand of a Google Certified ML professional |
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Autor | Song, Dr. Logan |
Idioma | Inglés |
Editorial del libro | OEM |
Tapa del libro | Blanda |
Marca | OEM |
Modelo | 1803233729 |
Otras características
Cantidad de páginas | 330 |
---|---|
Altura | 23 cm |
Ancho | 18 cm |
Peso | 0.65 kg |
ISBN | 9781803233727 |
Descripción
Libro: Journey to Become a Google Cloud Machine Learning Engineer: Build the mind and hand of a Google Certified ML professional
Descripción:
Prepárese para el examen de certificación GCP ML junto con la exploración de conceptos de computación en la nube y aprendizaje automático y adquiera habilidades de Google Cloud ML Características clave Una guía de estudio de aprendizaje automático de Google Cloud completa pero fácil de seguir Explore el espectro completo y paso a paso ejemplos prácticos para desarrollar habilidades prácticas Lea y aprenda de debates en profundidad sobre las preguntas del examen de certificación Google ML Descripción del libro
Este libro tiene como objetivo proporcionar una guía de estudio para aprender y dominar el aprendizaje automático en Google Cloud: construir una base de conocimientos amplia y sólida, capacitar habilidades prácticas y obtener la certificación como ingeniero de aprendizaje automático de Google Cloud.
El libro está dirigido a alguien que tiene conocimientos y habilidades básicos de Google Cloud Platform (GCP), así como habilidades básicas de programación en Python, y desea aprender aprendizaje automático en GCP para dar el siguiente paso para convertirse en un profesional certificado en aprendizaje automático de Google Cloud.
El libro comienza sentando las bases de Google Cloud Platform y la programación Python, seguido de los componentes básicos del aprendizaje automático, luego se centra en el aprendizaje automático en Google Cloud y, finalmente, finaliza el estudio para la certificación Google Cloud Machine Learning integrando todo el conocimiento. y habilidades juntas.
El libro se basa en los cursos de posgrado que el autor ha impartido en la Universidad de Texas en Dallas. Al leer los capítulos, se espera que el lector estudie los conceptos, complete los ejercicios, comprenda y practique las prácticas de laboratorio y estudie cada pregunta del examen a fondo. Luego, al final del viaje de aprendizaje, puede esperar obtener conocimientos, habilidades y un certificado. Lo que aprenderá Proporcionar servicios de Google Cloud relacionados con la ciencia de datos y el aprendizaje automático Programar con el lenguaje de programación Python y bibliotecas de ciencia de datos Comprender los conceptos de aprendizaje automático y los procesos de desarrollo de modelos Explorar conceptos de aprendizaje profundo y redes neuronales Construir, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático con Google BigQuery ML, Keras y Google Cloud Vertex AI Descubra la interfaz de programación (API) de Google Cloud ML Prepárese para obtener la certificación de ingeniero profesional de aprendizaje automático de Google Cloud ¿Para quién está dirigido este libro?
Cualquier persona de los dominios de computación en la nube, análisis de datos y aprendizaje automático, como ingenieros de la nube, científicos de datos, ingenieros de datos, profesionales de ML e ingenieros, podrá adquirir los conocimientos y habilidades y lograr la certificación profesional de ingeniero de ML de Google Cloud con esteguía de estudio. Se requieren conocimientos básicos de Google Cloud Platform y programación Python para aprovechar al máximo este libro. Tabla de contenido Comprender los servicios de Google Cloud Dominar la programación en Python Prepararse para el desarrollo de ML Desarrollar e implementar modelos de ML Comprender las redes neuronales y el aprendizaje profundo Aprender TensorFlow y Keras Explorar Google Cloud Vertex AI Descubrir la API de Google Cloud ML Usar las mejores prácticas de Google Cloud ML Lograr la certificación GCP ML 1 - Practicar con servicios básicos de GCP 2 - Practicar con la biblioteca de datos de Python 3 - Practicar con ScikitLearn 4 - Practicar con Vertex AI 5 - Practicar con la API de Google Cloud ML
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