Intégrer le machine learning à des pipelines de données renforce la capacité à dégager des insights des données. Ce cours passera en revue plusieurs façons d'intégrer le machine learning à des pipelines de données sur Google Cloud. Vous découvrirez AutoML pour les cas ne nécessitant que peu de personnalisation (voire aucune), ainsi que Notebooks et BigQuery ML pour les situations qui requièrent des capacités de machine learning plus adaptées. Enfin, vous apprendrez à utiliser des solutions de machine learning en production avec Vertex AI.

Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP en Français

Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP en Français
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français“

Dozent: Google Cloud Training
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
8 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Faire la différence entre le ML, l'IA et le deep learning.
Discuter de l'utilisation des API de ML sur des données non structurées.
Exécuter des commandes BigQuery à partir de notebooks.
Créer des modèles de ML à l'aide de la syntaxe SQL dans BigQuery.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Artificial Intelligence
- Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Model Training
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Transfer Learning
- Kategorie: Google Cloud Platform
- Kategorie: Unstructured Data
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Model Deployment
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Jupyter
Wichtige Details

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6 Aufgaben
Unterrichtet in Französisch
91%
of learners achieved a positive career outcome
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- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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In diesem Kurs gibt es 9 Module
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