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
 7 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (3)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite