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
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeur : Google Cloud Training
Inclus avec
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
31 avis
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
7 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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。
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Model Training
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Analytics
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Catégorie : Unstructured Data
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Jupyter
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : Tensorflow
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
6 devoirs
Enseigné en Japonais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 8 modules dans ce cours
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Instructeur
Offert par
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