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
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français
Dozent: Google Cloud Training
Bei enthalten
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.
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6 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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In diesem Kurs gibt es 9 Module
Dans ce module, nous vous présentons le cours et son déroulement.
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Ce module présente les options de ML sur Google Cloud.
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4 Videos1 Aufgabe
Ce module s'intéresse principalement à l'utilisation d'API de ML prédéfinies pour vos données non structurées.
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5 Videos1 Aufgabe1 App-Element
Ce module explique comment utiliser Notebooks.
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4 Videos1 Aufgabe1 App-Element
Ce module explique comment créer des modèles de ML personnalisés, et présente Vertex AI ainsi que TensorFlow Hub.
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6 Videos1 Aufgabe1 App-Element
Ce module aborde BigQuery ML.
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6 Videos1 Aufgabe2 App-Elemente
Créer un modèle personnalisé avec AutoML.
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6 Videos1 Aufgabe
Ce module récapitule les sujets abordés dans le cours.
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