Die Einbindung von maschinellem Lernen in Daten-Pipelines verbessert die Fähigkeit, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Dieser Kurs befasst sich damit, wie maschinelles Lernen in Daten-Pipelines in der Google Cloud integriert werden kann. Für wenig bis gar keine Anpassungen behandelt dieser Kurs AutoML. Für mehr maßgeschneiderte Funktionen für maschinelles Lernen stellt dieser Kurs Notebooks und BigQuery maschinelles Lernen (BigQuery ML) vor. Außerdem wird in diesem Kurs behandelt, wie Sie Lösungen für maschinelles Lernen mit Vertex KI produktiv machen können.
Intelligente Analysen, maschinelles Lernen und KI in der Google Cloud
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Intelligente Analysen, maschinelles Lernen und KI in der Google Cloud
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Dozent: Google Cloud Training
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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
7 Stunden zu vervollständigen
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Was Sie lernen werden
Unterscheiden Sie zwischen ML, AI und Deep Learning.
Diskutieren Sie die Verwendung von ML APIs für unstrukturierte Daten.
Ausführen von BigQuery-Befehlen aus Notizbüchern.
Erstellen Sie ML-Modelle mit der SQL-Syntax in BigQuery und ohne Programmierung mit Vertex AI AutoML.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Große Daten
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Google Cloud-Plattform
- Kategorie: Cloud-API
- Kategorie: Unstrukturierte Daten
- Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Modell-Einsatz
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Jupyter
Wichtige Details
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Bewertungen
6 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
87%
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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
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Geprüft am 31. Jan. 2021
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Geprüft am 9. Sep. 2020
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