A incorporação de machine learning em pipelines de dados aumenta a capacidade de extrair insights dessas informações. Neste curso, mostramos as várias formas de incluir essa tecnologia em pipelines de dados do Google Cloud. Para casos de pouca ou nenhuma personalização, vamos falar sobre o AutoML. Para usar recursos de machine learning mais personalizados, vamos apresentar os Notebooks e o machine learning do BigQuery (BigQuery ML). No curso, você também vai aprender sobre a produção de soluções de machine learning usando a Vertex AI.
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP em Português Brasileiro
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Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP em Português Brasileiro
Ce cours fait partie de Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português
Instructeur : Google Cloud Training
Inclus avec 
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4.7
(11 avis)
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
7 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Saber a diferença entre ML, IA e aprendizado profundo.
Explicar o uso de APIs de ML em dados não estruturados.
Executar comandos do BigQuery nos Notebooks.
Criar modelos de ML usando a sintaxe do SQL no BigQuery.
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6 devoirs
Enseigné en Portugais (Brésil)
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português
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Il y a 9 modules dans ce cours
Neste módulo, vamos apresentar o curso e a programação.
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Neste módulo, falamos sobre as opções de ML no Google Cloud.
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O foco deste módulo é o uso de APIs de ML pré-criadas em dados não estruturados.
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Neste módulo, vamos falar sobre como usar o Notebooks.
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Neste módulo, falamos da criação de modelos de ML personalizados e apresentamos a Vertex AI e o TensorFlow Hub.
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Criar modelos personalizados com o Vertex AI AutoML.
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Neste módulo, vamos recapitular os temas abordados no curso.
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