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
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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Empfohlen, wenn Sie sich für Cloud Computing interessieren
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Lernender seit 2018
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