涵蓋機器學習系統的設計、構建、調試、優化、運營和維護。
詳細學習內容包括：
·機器學習基礎：涵蓋機器學習的基本原理和方法。
特徵工程：探索如何有效地處理和轉換數據以提高模型性能。
生產級機器學習系統：居間如何將機器學習模型部署到生產環境中。
計算機視覺和自然語言處理：涉及圖像和語言數據的分析和應用。
推薦系統：討論如何構建個性化推薦引擎。
· MLOps：專注於機器學習操作的實踐，包括模型的部署、監控和維護。
TensorFlow、Google Cloud、VertexAI：居間這些工具和平台如何支持機器學習項目的開發和部署。
機器學習工程師設計、構建、生產、優化、操作和維護機器學習系統。
此學習路徑將引導您完成精選的按需課程、實驗室和技能徽章，為您提供使用ML工程師角色所需的Google Cloud技術的現實實踐經驗。完成此路徑後，請查看Google雲機器學習工程師認證，以在您的職業生涯中邁出下一步。
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