Google Cloud AutoML ( googlecloudautoml | 7 hours )

• Podstawowa wiedza z zakresu analityki danych
• Znajomość uczenia maszynowego

Publiczność

• Naukowcy zajmujący się danymi
• Analitycy danych
• Programiści

Google Cloud AutoML to platforma uczenia maszynowego (ML), która umożliwia użytkownikom tworzenie, szkolenie i wdrażanie niestandardowych modeli ML specyficznych dla ich potrzeb biznesowych.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, analityków danych i programistów, którzy chcą poznać produkty i funkcje AutoML w celu tworzenia i wdrażania niestandardowych modeli szkoleniowych ML przy minimalnym wysiłku.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Eksplorować linię produktów AutoML w celu wdrożenia różnych usług dla różnych typów danych.
• Przygotowywać i etykietować zestawy danych w celu tworzenia niestandardowych modeli ML.
• Trenować i zarządzać modelami w celu tworzenia dokładnych i uczciwych modeli uczenia maszynowego.
• Dokonywać prognoz przy użyciu wyszkolonych modeli, aby spełnić cele i potrzeby biznesowe.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Wprowadzenie

Przegląd funkcji i architektury AutoML

• Ekosystem ML firmy ogle Go
• Linia produktów AutoML

Praca z ekosystemem Google Machine Learning

• Aplikacje dla produktów AutoML
• Wyzwania i ograniczenia

Ocena treści przy użyciu AutoML języka naturalnego

• Przygotowywanie zestawów danych
• Tworzenie i wdrażanie modeli
• Trening tekstu i dokumentów (klasyfikacja, ekstrakcja, analiza)

Klasyfikowanie obrazów przy użyciu AutoML Wizji

• Etykietowanie obrazów
• Szkolenie i ocena modeli
• Vision Edge AutoML

Tworzenie modeli tłumaczenia przy użyciu AutoML Translation

• Przygotowywanie zestawów danych (język źródłowy i docelowy)
• Tworzenie modeli i zarządzanie nimi
• Testowanie modeli

Tworzenie prognoz na podstawie wytrenowanych modeli

• Analizowanie dokumentów
• Przewidywanie obrazów
• Tłumaczenie treści

Eksploracja innych AutoML produktów

• AutoML Tabele dla danych strukturalnych
• AutoML Inteligencja wideo dla filmów

Rozwiązywanie problemów

Podsumowanie i wnioski