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
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP 日本語版
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozent: Google Cloud Training
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5
(31 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 6 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
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。
Wichtige Details
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6 Aufgaben
Unterrichtet in Japanisch
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In diesem Kurs gibt es 8 Module
このモジュールでは、コースおよびアジェンダについて紹介します。
Das ist alles enthalten
1 Video
このモジュールでは、Google Cloud で利用可能な ML の種類について説明します。
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Aufgabe
このモジュールでは、非構造化データ用の事前構築済み ML API の使用方法について説明します。
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Aufgabe1 App-Element
このモジュールでは、Notebooks の使用方法について説明します。
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Aufgabe1 App-Element
このモジュールでは、カスタム ML モデルの構築について説明し、Vertex AI および TensorFlow Hub について紹介します。
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Aufgabe1 App-Element
このモジュールでは、BigQuery ML について説明します。
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Aufgabe2 App-Elemente
Vertex AI AutoML を使用してカスタムモデルを構築する。
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Aufgabe
このモジュールでは、コースで扱ったトピックについて復習します。
Das ist alles enthalten
1 Video
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