Google Cloud AutoML ( googlecloudautoml | 7 hours )

• Connaissance de base de l'analyse des données
• Familiarité avec l'apprentissage automatique

Public

• Scientifiques des données
• Analystes de données
• Développeurs

Google Cloud AutoML est une plateforme d'apprentissage machine (ML) qui permet aux utilisateurs de construire, d'entraîner et de déployer des modèles ML personnalisés spécifiques à leurs besoins commerciaux.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists, aux analystes de données et aux développeurs qui souhaitent explorer les produits et les fonctionnalités de AutoML pour créer et déployer des modèles d'entraînement ML personnalisés avec un minimum d'effort.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Explorer la gamme de produits AutoML pour mettre en œuvre différents services pour divers types de données.
• Préparer et étiqueter des ensembles de données pour créer des modèles ML personnalisés.
• Former et gérer des modèles pour produire des modèles d'apprentissage automatique précis et équitables.
• Faire des prédictions en utilisant les modèles formés pour répondre aux objectifs et aux besoins de l'entreprise.

Format du cours

• Exposé et discussion interactifs.
• Beaucoup d'exercices et de pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.

Introduction

Aperçu des fonctionnalités et de l'architecture de AutoML

• Go L'écosystème ML d'ogle
• Gamme de produits AutoML

Travailler avec l'écosystème Machine Learning de Google

• Applications pour les produits AutoML
• Défis et limites

Évaluer le contenu à l'aide du langage naturel AutoML

• Préparer des ensembles de données
• Création et déploiement de modèles
• Apprentissage de textes et de documents (classification, extraction, analyse)

Classification d'images à l'aide de la AutoML vision

• Étiquetage des images
• Entraînement et évaluation de modèles
• [Vision Edge

Création de modèles de traduction à l'aide de AutoML Traduction

• Préparation des ensembles de données (langue source et langue cible)
• Création et gestion de modèles
• Test des modèles

Faire des prédictions à partir de modèles entraînés

• Analyse de documents
• Prédiction d'images
• Traduire le contenu

Exploration d'autres AutoML produits

• AutoML Tableaux pour les données structurées
• AutoML Vidéo Intelligence pour les vidéos

Résolution des problèmes

Résumé et conclusion