ML をデータ パイプラインに組み込むと、データから分析情報を抽出する能力を向上できます。このコースでは、Google Cloud でデータ パイプラインに ML を含める複数の方法について説明します。カスタマイズがほとんど、またはまったく必要ない場合のために、このコースでは AutoML について説明します。よりカスタマイズされた ML 機能については、Notebooks と BigQuery の機械学習(BigQuery ML)を紹介します。また、Vertex AI を使用して ML ソリューションを本番環境に導入する方法も説明します。

Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP 日本語版
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Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP 日本語版
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.

Instructeur : Google Cloud Training
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Ce que vous apprendrez
ML、AI、ディープラーニングの違いを理解する。
非構造化データに対する ML API の使用について考察する。
Notebooks から BigQuery コマンドを実行する。
BigQuery で SQL 構文を使って ML モデルを作成する。
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Unstructured Data
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Catégorie : Cloud API
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Jupyter
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : Tensorflow
Détails à connaître

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6 devoirs
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

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