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
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP 日本語版
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Instructor: Google Cloud Training
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4.5
(31 reviews)
Intermediate level
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3 weeks at 2 hours a week
Flexible schedule
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What you'll learn
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。
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6 assignments
Taught in Japanese
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There are 8 modules in this course
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。
What's included
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。
What's included
4 videos1 assignment
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。
What's included
5 videos1 assignment1 app item
このモジュールでは、Notebooks の使用方法について説明します。
What's included
4 videos1 assignment1 app item
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。
What's included
6 videos1 assignment1 app item
このモジュールでは、BigQuery ML について説明します。
What's included
6 videos1 assignment2 app items
Vertex AI AutoML を使用してカスタムモデルを構築する。
What's included
6 videos1 assignment
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。
What's included
1 video
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