Schița de curs
Introducere
Prezentare generală a caracteristicilor și arhitecturii AutoML
- Ecosistemul ML al Google
- Gama de produse AutoML
Lucrul cu ecosistemul de învățare automată al Google
- Aplicații pentru produsele AutoML
- Provocări și limitări
Evaluarea conținutului folosind AutoML Natural Language
- Pregătirea seturilor de date
- Crearea și implementarea modelelor
- Antrenarea textului și documentelor (clasificare, extragere, analiză)
Clasificarea imaginilor folosind AutoML Vision
- Etichetarea imaginilor
- Antrenarea și evaluarea modelelor
- AutoML Vision Edge
Crearea modelelor de traducere folosind AutoML Translation
- Pregătirea seturilor de date (limba sursă și limba țintă)
- Crearea și gestionarea modelelor
- Testarea modelelor
Realizarea predicțiilor folosind modele antrenate
- Analiza documentelor
- Predicția imaginilor
- Traducerea conținutului
Explorarea altor produse AutoML
- AutoML Tables pentru date structurate
- AutoML Video Intelligence pentru videoclipuri
Depanare
Rezumat și concluzii
Cerințe
- Cunoștințe de bază despre analiza datelor
- Familiaritate cu învățarea automată
Public țintă
- Specialiști în știința datelor
- Analiști de date
- Dezvoltatori
Mărturii (3)
Planificarea fiecărei teme și pauzele inserate contribuie la înțelegerea informațiilor, mai ales pentru cei noui în domeniu.
Jerico Torres - Globe Telecom
Curs - Google BigQuery
Tradus de catre o masina
A fost un curs de formare foarte bun, bine pregătit și explicat de instrucționist cu o mare experiență practică în GCP.
Mircea
Curs - Google Cloud Platform Basics and Management
Tradus de catre o masina
Răspunsuri cu soluții și utilizare practică.
Agnieszka - AIRBUS HELICOPTERS POLSKA SP. Z O.O.
Curs - Google AdWords: Beginner to Advanced
Tradus de catre o masina