L'integrazione del machine learning nelle pipeline di dati aumenta la capacità di estrarre insight dai dati. Questo corso illustra i modi in cui il machine learning può essere incluso nelle pipeline di dati su Google Cloud. Per una personalizzazione minima o nulla, il corso tratta di AutoML. Per funzionalità di machine learning più personalizzate, il corso introduce Notebooks e BigQuery Machine Learning (BigQuery ML). Inoltre, il corso spiega come mettere in produzione soluzioni di machine learning utilizzando Vertex AI.
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP - Italiano
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP - Italiano
Instructeur : Google Cloud Training
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niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
6 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Capire la differenza tra ML, AI e deep learning.
Parlare dell'uso delle API ML su dati non strutturati.
Creare modelli di ML utilizzando la sintassi SQL in BigQuery.
Creare modelli di ML senza programmazione utilizzando AutoML.
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août 2024
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6 devoirs
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Il y a 9 modules dans ce cours
In questo modulo presentiamo il corso e il programma.
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Questo modulo parla delle opzioni ML su Google Cloud.
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Questo modulo è incentrato sull'utilizzo di API ML predefinite sui dati non strutturati.
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Questo modulo spiega come utilizzare Notebooks.
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Questo modulo riguarda la creazione di modelli ML personalizzati e introduce Vertex AI e TensorFlow Hub.
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Creazione di modelli personalizzati con Vertex AI AutoML.
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Questo modulo riassume gli argomenti trattati nel corso.
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