Incorporating machine learning into data pipelines increases the ability to extract insights from data. This course covers ways machine learning can be included in data pipelines on Google Cloud. For little to no customization, this course covers AutoML. For more tailored machine learning capabilities, this course introduces Notebooks and BigQuery machine learning (BigQuery ML). Also, this course covers how to productionalize machine learning solutions by using Vertex AI.
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Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeur : Google Cloud Training
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(1,222 avis)
Ce que vous apprendrez
Differentiate between ML, AI and deep learning.
Discuss the use of ML API’s on unstructured data.
Execute BigQuery commands from notebooks.
Create ML models by using SQL syntax in BigQuery and without coding using Vertex AI AutoML.
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6 devoirs
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Il y a 8 modules dans ce cours
In this module, we introduce the course and agenda
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This modules talks about ML options on Google Cloud
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This module focuses on using pre-built ML APIs on your unstructured data
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This module covers how to use Notebooks
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This module covers building custom ML models and introduces Vertex AI and TensorFlow Hub
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6 vidéos1 devoir2 éléments d'application
Custom model building with Vertex AI AutoML
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6 vidéos1 devoir
This module recaps the topics covered in the course
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Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Cloud Computing
University of California San Diego
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