涵盖了机器学习系统的设计、构建、投产、优化、运转和维护工作。
详细的学习内容有：
• 机器学习基础：涵盖机器学习的基本原理和方法。
• 特征工程：探讨如何有效地处理和转换数据，以提高模型性能。
• 生产级机器学习系统：介绍如何将机器学习模型部署到生产环境中。
• 计算机视觉与自然语言处理：涉及图像和语言数据的分析和应用。
• 推荐系统：讨论如何构建个性化推荐引擎。
• MLOps：聚焦于机器学习操作的实践，包括模型的部署、监控和维护。
• TensorFlow、Google Cloud、VertexAI：介绍这些工具和平台如何支持机器学习项目的开发和部署。
机器学习工程师设计、构建、生产、优化、操作和维护机器学习系统。
此学习路径将引导您完成精选的点播课程、实验室和技能徽章集合，为您提供使用 ML 工程师角色所必需的 Google Cloud 技术的真实实践经验。完成该路径后，请查看 Google Cloud 机器学习工程师认证，以在您的职业旅程中采取后续步骤。
如果想详细了解，可以点开视频下方的链接。
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网址：https://www.cloudskillsboost.google/paths/17
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