Gestion de Produit en Apprentissage Automatique : Un Guide Pratique

Aperçu

Lancez votre carrière en gestion de produit d'apprentissage automatique avec un seul cours. Ce que vous apprendrez :

Quand et comment l'apprentissage automatique peut être appliqué pour résoudre des problèmesComment organiser des équipes d'apprentissage automatiqueRôles clés dans une équipe d'apprentissage automatiqueComment construire et tester une hypothèseAlgorithmes d'apprentissage automatique populaires et leur fonctionnementStratégies d'acquisition de donnéesNettoyage et transformation des donnéesApproches d'évaluation des modèlesOptions de déploiement de modèlesSurveillance des modèles == À partir de mars 2024 ==228 étudiants ont décroché des emplois en tant que responsables de produits d'apprentissage automatique —> chez Google, Myntra, Flipkart, FedEx et d'autresLes étudiants ont signalé une confiance accrue pour… Réussir dans la nouvelle « Ère de l'intelligence artificielle » —> 148 %Reconnaître quand utiliser l'apprentissage automatique —> 125 %Appliquer les algorithmes populaires d'apprentissage automatique —> 108 %Mettre en œuvre des stratégies d'acquisition de données —> 84 %Évaluer, déployer et surveiller les modèles d'apprentissage automatique —> 118 %En considérant mon cours, je vous suggère de vous poser ces questions.== Est-ce que je veux devenir responsable de produit en apprentissage automatique (ML) ? ==Tout responsable de produit devra apprendre l'apprentissage automatique.

C'est inévitable. Et le rôle de responsable de produit en apprentissage automatique est l'une des carrières les plus prometteuses et les mieux rémunérées aujourd'hui, offrant l'opportunité d'améliorer considérablement votre carrière et votre qualité de vie.Consultez les données qui montrent que devenir responsable de produit en apprentissage automatique est une excellente opportunité pour vous :

Les tendances de recherche Google montrent une augmentation de 87 % des recherches pour « Gestion de produit » dans le monde, avec un intérêt particulièrement fort dans des pays tels que les États-Unis, l'Inde et Singapour.

Et au sein de la gestion de produit, l'apprentissage automatique est le sujet qui suscite le plus d'intérêt au cours des 2 dernières années.Glassdoor indique que le gestionnaire de produit est l'un des emplois de niveau d'entrée les mieux rémunérés, avec une moyenne de + 110 000 $ par an. Les responsables de produit en apprentissage automatique gagnent cependant « +30 % » de plus que les gestionnaires de produit.LinkedIn a inclus le gestionnaire de produit dans sa liste des emplois à la croissance la plus rapide en 2023.

Et la spécialisation qui connaît la croissance la plus rapide est le responsable de produit en apprentissage automatique.== En quoi ce cours est-il différent ? ==« Gestion de produit en apprentissage automatique :

un guide pratique » est le seul cours Udemy qui soit entièrement pratique. Toute la théorie enseignée est accompagnée d'exercices pratiques que vous compléterez dans votre cahier d'exercices.La plupart des cours d'apprentissage automatique se concentrent sur le travail technique et vous plongent dans un environnement complexe, vous demandant de commencer à programmer des classificateurs.

Ce cours couvre l'apprentissage automatique, d'une perspective non technique, centrée sur le produit.Nous examinerons au-delà du technique, toutes les choses qu'un responsable de produit en apprentissage automatique doit garder à l'esprit pour créer un produit réussi.C'est avant tout un cours d'apprentissage par la pratique. Nous plongerons rapidement dans des exercices du monde réel qui démontrent comment les équipes réussies construisent des produits d'apprentissage automatique.== Que vais-je tirer de ce cours ==1.

Vous acquerrez une compréhension approfondie des pratiques modernes de l'apprentissage automatiqueQuand et comment l'apprentissage automatique peut être appliqué pour résoudre des problèmesComment réduire les risques des initiatives d'apprentissage automatiqueAlgorithmes d'apprentissage automatique populaires et leur fonctionnementStratégies d'acquisition de donnéesNettoyage et transformation des donnéesApproches d'évaluation des modèlesOptions de déploiement et de surveillance des modèles2. Les conférences du cours sont accompagnées d'un cahier d'exercices qui comprend 13 exercices pratiques pour combler le fossé entre la théorie et les pratiques du monde réel.== Pourquoi devrais-je investir dans un cours de gestion de produit en apprentissage automatique ? ==L'apprentissage automatique est sur le point de transformer le rôle traditionnel de responsable de produit.

Alors que les capacités d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique sont intégrées dans de plus en plus de produits et services, les responsables de produit devront se perfectionner ou risquer de se retrouver à la traîne. Le responsable de produit en apprentissage automatique/IA est l'un des rôles les plus difficiles à pourvoir dans une équipe d'IA et est donc très recherché.== Que se passe-t-il si je veux un remboursement ? ==Si après avoir suivi le cours, vous souhaitez un remboursement, c'est tout à fait acceptable.

Je veux que vous soyez satisfait de votre décision d'acheter ce cours.Ce cours bénéficie d'une politique de garantie de remboursement de 30 jours !Aucune question posée !Il n'y a aucun risque pour vous !Qu'attendez-vous ?Rejoignez maintenant et faites un pas de plus pour devenir un responsable de produit et améliorer votre carrière !== Que disent les étudiants ? ==Voici un petit aperçu de ce que mes étudiants ont rapporté.Beaucoup d'informations dans un package compact. J'ai de l'expérience en PM et ML, donc c'était un bon mélange de validation de mes flux de travail actuels et d'apprentissage de nouvelles choses.

Cela vaut le coup même si vous avez un peu d'expérience, surtout si vous avez une expérience en PM mais n'avez pas travaillé avec ML. [Zachary Lounsberry - Chercheur principal chez Embark]Un excellent cours pour se mettre à jour sur tout ce qui se passe avec l'IA aujourd'hui. Le contenu du cours est excellent et l'information présentée dans le cours est au niveau nécessaire pour obtenir vos bases correctes avant de plonger profondément dans l'IA et le ML [Sekhar Banerjee - Responsable de produit principal chez GE Digital]Facile à comprendre pour les débutants et ceux qui ont peu ou un niveau modéré de connaissance en ML.

Le contenu couvre les aspects globaux du domaine ML sans aller trop en profondeur sur les détails techniques. Il devrait également convenir aux personnes de niveau de gestion dans le domaine de l'analyse de données. [Peerajate Soonthrajan - Leader en analyse de données chez Accenture]J'adore les croquis, la richesse des informations fournies, la sélection des sujets abordés, les exemples d'informations anecdotiques, et l'organisation générale du matériel.

Excellente présentation. Je suis à moins de la moitié et j'ai déjà appris de nombreux concepts et détails utiles. [Lance Silver - Responsable technique de produit chez Expedia Group]Rythme excellent, bon contenu et livraison, et dans l'ensemble un cours vraiment informatif ! [Hanut Singh Husain - Fondateur chez Patch]RAPPELEZ-VOUS… Je suis tellement confiant que vous aimerez ce cours que nous offrons une garantie de remboursement complète pour 30 jours !

Donc c'est une décision évidente, inscrivez-vous aujourd'hui avec ZERO risque et TOUT à gagner. Alors qu'attendez-vous ?

Cliquez sur le bouton acheter maintenant et rejoignez le cours le plus complet au monde sur la gestion de produit en apprentissage automatique.

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

Enseigné par

Raj Elakkara

Sujets

Affaires