Gestion de Produit en Apprentissage Automatique : Un Guide Pratique

Aperçu

Kick start your career in Machine Learning Product Management with just one course. What you'll learn:

When and how machine learning can be applied to solve problemsHow to organize machine learning teamsKey roles in a machine learning teamHow to build and test a hypothesisPopular machine learning algorithms & how they workData acquisition strategiesData scrubbing & transformationModel evaluation approachesModel deployment optionsModel monitoring == As of March 2024 ==228 students have secured jobs as Machine Learning Product Managers —> at Google, Myntra, Flipkart, FedEx & moreStudents reported improved confidence to…Succeed in the new "Artificial Intelligence Era" —> 148%Recognise when to use Machine Learning —> 125%Apply popular Machine Learning algorithms —> 108%Implement data acquisition strategies —> 84%Evaluate, deploy & monitor Machine Learning models —> 118%As you consider my course, I suggest asking yourself these questions.== Do I want to become a Machine Learning (ML) Product Manager? ==Every Product Manger will have to learn Machine Learning.

It’s inevitable. And the Machine Learning Product Manager role is one of the most promising and highest-paying careers today, offering an opportunity to dramatically improve your career and quality of life.Check out some data that shows that becoming a Machine Learning Product Manager is a great opportunity for you:

Google Search Trends shows an 87% increase in searches for "Product Management" worldwide, with a particularly strong interest in countries such as United States, India & Singapore.

And within Product Management, Machine Learning is the topic with the highest interest over the last 2 years.Glassdoor indicates Product Manager is one of the highest-paying entry level jobs, with an average of +$110,000 per year. Machine Learning Product Managers however earn “+30%” more than Product Managers.LinkedIn included Product Manager in its 2023 Fastest Growing Jobs list.

And the specialisation that is growing fastest is the Machine Learning Product Manager.== How is this course different? ==“Machine Learning Product Management:

A Practical Guide” is the only Udemy course that is fully hands on and practical. All theory taught is paired with practical exercises that you’ll complete in your workbook.Most machine learning courses focus on the technical work, and throw you into the deep end, asking you to start programming classifiers.

This course covers machine learning, from a non-technical, product-centric perspective.We'll look beyond the technical, at all the things a Machine Learning Product Manager has to keep in mind, to create a successful product.This is primarily a Learn By Doing course. So we'll quickly dive into real-world exercises that demonstrate how successful teams build Machine Learning Products.== What will I get from this course ==1.

You’ll gain an in-depth understanding of modern Machine Learning practicesWhen and how machine learning can be applied to solve problemsHow to de-risk machine learning initiativesPopular machine learning algorithms & how they workData acquisition strategiesData scrubbing & transformationModel evaluation approachesModel deployment & monitoring options2. The course lectures are accompanied by a workbook that includes 13 practical exercises to bridge the gap between the theory and real-world practices.== Why should I invest in a Machine Learning Product Management course? ==Machine learning is set to transform the traditional product manager role.

As artificial intelligence and machine learning capabilities are designed into more products and services, product managers will need to upskill, or risk getting left behind. The Machine Learning / AI Product Manager is one of the hardest roles to fill in an AI team and is consequently highly sought after.== What if I want a refund? ==If after taking the course, you want a refund, thats totally ok.

I want you to be happy with your decision to purchase this course.This course has a 30-day money-back guarantee policy!No questions asked!There is no risk for you!What are you waiting for?Join now and take a step further into becoming a Product Manager and uplift your career!==What are students saying? ==Here is a small preview of what my students have reported.A lot of information in a tight package. I have PM and ML experience, so it was a nice mix of validating my current workflows and learning new things.

It's worthwhile even if you have some experience, particularly if you have PM experience but haven't worked with ML. [Zachary Lounsberry - Sr Research Scientist @ Embark]A great course to get up to speed on everything that is going on with AI today. The course content is great and the information presented in the course is at the level needed to get your basics correct before you dive deep into AI and ML [Sekhar Banerjee - Principal Product Manager @ GE Digital]Easy to understand for both beginners and someone with little to moderate background in ML.

The content covers overall aspects of ML realm without going too deep on the technical fuzz. It should be suitable for the management level people in data analytics field too. [Peerajate Soonthrajan - Data Analytics Leader @ Accenture]Love the sketches, the depth of information provided, the selection of topics covered, the anecdotal information examples, and the overall organization of the material.

Excellent presentation. I'm less than midway through and have already learned tons of useful concepts and details. [Lance Silver - Technical Product Manager @ Expedia Group]Great pacing, good content and delivery and overall a really informative course! [Hanut Singh Husain - Founder @ Patch]REMEMBER… I'm so confident that you'll love this course that we're offering a FULL money-back guarantee for 30 days!

So it's a complete no-brainer, sign up today with ZERO risk and EVERYTHING to gain.So what are you waiting for? Click the buy now button and join the world's most complete course on Machine Learning Product Management.

Programme

• **Introduction à la gestion de produit en apprentissage automatique**
Aperçu de l'apprentissage automatique et son impact sur la gestion de produit
Rôles et responsabilités clés d'un gestionnaire de produit en apprentissage automatique
Différencier la gestion de produit traditionnelle de la gestion de produit en apprentissage automatique
• **Comprendre les bases de l'apprentissage automatique**
Aperçu des concepts et terminologies de l'apprentissage automatique
Types d'apprentissage automatique : supervisé, non supervisé et apprentissage par renforcement
Algorithmes clés et leurs applications
• **Définir une stratégie de produit en apprentissage automatique**
Identifier les problèmes commerciaux pouvant être résolus avec l'apprentissage automatique
Aligner les projets d'apprentissage automatique avec les objectifs commerciaux
Évaluer la faisabilité et l'impact des initiatives d'apprentissage automatique
• **Considérations sur les données pour les projets d'apprentissage automatique**
Importance des données dans les projets d'apprentissage automatique
Collecte, nettoyage et prétraitement des données
Considérations éthiques et préoccupations de confidentialité dans la gestion des données
• **Construire et développer des modèles en apprentissage automatique**
Comprendre le cycle de développement des modèles
Collaboration avec les data scientists et les ingénieurs
Outils et plateformes pour le développement de l'apprentissage automatique
• **Évaluation et déploiement des modèles en apprentissage automatique**
Métriques pour évaluer la performance des modèles en apprentissage automatique
Itérer sur les modèles et améliorer la performance
Stratégies pour déployer des modèles en apprentissage automatique en production
• **Gestion du cycle de vie d'un produit en apprentissage automatique**
Lancer des produits et fonctionnalités en apprentissage automatique
Surveiller les performances des modèles après le déploiement
Gérer la dérive des modèles et les mises à jour régulières
• **Analyse des coûts et budgétisation pour les projets d'apprentissage automatique**
Estimation des coûts associés au développement de l'apprentissage automatique
Budgétisation pour l'infrastructure de données et les ressources de calcul
Analyse coût-avantage des initiatives d'apprentissage automatique
• **Communication et collaboration dans les projets d'apprentissage automatique**
Communiquer des concepts complexes d'apprentissage automatique aux parties prenantes
Constituer des équipes transversales pour les projets d'apprentissage automatique
Gérer les attentes et l'engagement des parties prenantes
• **Études de cas réels et applications**
Analyse de la mise en œuvre réussie de produits en apprentissage automatique
Leçons tirées des projets d'apprentissage automatique échoués
Stratégies pour surmonter les défis communs dans la gestion de produits en apprentissage automatique
• **Éthique et réglementations dans l'apprentissage automatique**
Comprendre l'équité, le biais et la transparence dans les modèles d'apprentissage automatique
Conformité réglementaire et considérations légales
Promouvoir une IA éthique et une innovation responsable
• **Tendances futures dans la gestion de produits en apprentissage automatique et en IA**
Technologies et méthodologies émergentes en apprentissage automatique
Le rôle évolutif de l'IA dans la gestion de produit
Se préparer aux développements futurs dans le domaine de l'IA et de l'apprentissage automatique
• **Conclusion et révision du cours**
Récapitulatif des concepts clés et des points d'apprentissage
Réflexions finales sur l'avenir de la gestion de produits en apprentissage automatique
Ressources pour un apprentissage continu et un développement professionnel

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Enseigné par

Raj Elakkara

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Matières

Business