Vertex AI ile üretim ölçeğinde tahmin yapın
Vertex AI Forecasting ve BigQuery ML ARIMA_PLUS ile zaman serisi veri hazırlama, öznitelik mühendisliği, AutoML eğitimi, quantile tahmin, MAE/RMSE/WAPE değerlendirme ve üretime almayı öğreten ileri seviye eğitim.
Vertex AI Forecasting, BigQuery ML ve zaman serisi öznitelikleri
Bu ileri seviye eğitim, Google Cloud Vertex AI üzerinde zaman serisi tahmininin uçtan uca uygulanmasını öğretir. Zaman serisi temelleri (trend, mevsimsellik, durağanlık); Vertex AI Forecasting için veri şeması (time/target/series identifier), geçmiş ve gelecek kovaryatları; AutoML ile tahmin modeli eğitimi, nicel (quantile) tahmin ve tahmin aralıkları; BigQuery ML ile ARIMA_PLUS modelleri; öznitelik mühendisliği (gecikme, pencere, takvim etkileri); değerlendirme metrikleri (MAE, RMSE, MAPE, WAPE) ve geriye dönük test (backtesting); ve modelin endpoint olarak dağıtımı, toplu tahmin, izleme ile yeniden eğitim ele alınır. Katılımcı, gerçek bir talep verisiyle Vertex üzerinde üretime hazır bir tahmin hattı kurar.
3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar zaman serisi temelinden Vertex modeli ve üretime almaya ilerler.
İleri Seviye — Google Cloud Vertex AI ile talep tahmini, zaman serisi modelleme ve üretime alma uygulaması.
Katılımcılar Vertex AI ve BigQuery ML üzerinde gerçek bir perakende talep veri setiyle uygulamalı çalışır.
Modeli yalnızca eğitmez, endpoint ve toplu tahminle üretime alırsınız.
Vertex ile eğitim, dağıtım ve izlemeyi tek platformda yönetirsiniz.
Quantile tahminle yalnızca nokta değil, güven aralığı üretirsiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Python ve temel makine öğrenmesi bilgisi beklenir.
Vertex AI ve BigQuery erişimi olan bir GCP projesi gerekir.
BigQuery için temel SQL aşinalığı faydalıdır.
Trend/mevsimsellik kavramlarına temel aşinalık yararlıdır.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Zaman serisini Vertex Forecasting şemasına uygun hazırlarsınız.
Gecikme, pencere ve takvim öznitelikleri üretirsiniz.
Vertex AutoML Forecasting ile tahmin modeli eğitirsiniz.
ARIMA_PLUS ile zaman serisi modelleri kurarsınız.
Nicel tahminle güven aralıkları üretirsiniz.
MAE, RMSE, MAPE ve WAPE ile modeli değerlendirirsiniz.
Kayan pencere backtest ile tahmini doğrularsınız.
Modeli endpoint/toplu tahminle dağıtıp izlersiniz.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
SQL'de veri toplama: COUNT/SUM/AVG, GROUP BY ve HAVING, ROLLUP/CUBE ve pencere fonksiyonları (ROW_NUMBER, RANK, kümülatif toplam) uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Ajax ile asenkron veri alışverişi: fetch ve XHR, JSON işleme, async/await, HTTP durum kodları, CORS ve AbortController'ı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Alteryx Designer ileri: Fuzzy Match ve RegEx, batch/iterative makrolar, analitik uygulamalar, mekansal ve prediktif araçlarla otomasyonu öğrenin.
Detayları Gör →
Alteryx Designer ile veri alma, Filter/Formula ile temizleme, Join/Union ile birleştirme ve tekrarlanabilir iş akışı otomasyonunu kod yazmadan öğrenin.
Detayları Gör →
Amazon OpenSearch ile indeksleme ve mapping, Query DSL arama, agregasyonlar, ingest pipeline ve OpenSearch Dashboards ile log analitiğini öğrenin.
Detayları Gör →