Dies ist eine Übung zum Selbststudium, die in der Google Cloud-Konsole stattfindet. FraudFinder ist eine Reihe von JupyterLabs, die zeigen, wie eine durchgängige Data-to-AI-Architektur in der Google Cloud implementiert wird, und zwar anhand eines spielerischen Anwendungsfalls eines Echtzeit-Betrugserkennungssystems.

Datenanalyse mit dem FraudFinder Workshop
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Was Sie lernen werden
Durchführung einer explorativen Datenanalyse, um historische, in einem Data Warehouse gespeicherte Zahlungsverkehrsdaten und einen Live-Stream neuer Transaktionen auszulesen
Feature Engineering und Aufnahme von Merkmalen in einen Feature Store. Trainieren Sie ein Modell mit dem Feature Store. Registrieren Sie Ihr Modell in einer Modellregistrierung
Bereitstellung Ihres Modells an einem Endpunkt. Echtzeit-Inferenz auf Ihr Modell mit Feature Store. Überwachen Sie Ihr Modell.
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Datenspeicher
- Kategorie: Daten in Echtzeit
- Kategorie: Technische Merkmale
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Data Warehousing
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: Jupyter
- Kategorie: Modell-Einsatz
- Kategorie: Aufdeckung von Betrug
Wichtige Details

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Nur als Desktop-Version verfügbar
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Lernen, Üben und Anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden
- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung

Über dieses Projekt
Dozent

von
Was Sie beim Lernen erwartet
Praktisches, projektbasiertes Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen, indem Sie berufsbezogene Aufgaben anhand von detaillierten Anweisungen lösen.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einer Cloud-Umgebung auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
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