機械学習をデータ パイプラインに組み込むことで、企業はデータから効率的に分析情報を抽出できるようになります。このコースでは、必要なカスタマイズの程度に応じて、Google Cloud Platform で機械学習をデータ パイプラインに組み込む方法をいくつか説明します。たとえば、ほとんどあるいはまったくカスタマイズが必要ない場合向けの AutoML、機械学習機能の大幅なカスタマイズが必要な場合向けの AI Platform Notebooks と BigQuery Machine Learning を紹介します。また、このコースでは、Kubeflow を使用して機械学習ソリューションを本稼働させる方法についても説明します。受講者は Qwiklabs を使用して、Google Cloud Platform での機械学習モデルの構築を実際に体験することができます。
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
6 minutes pour terminer
はじめに
このモジュールでは、本コースの内容とアジェンダを紹介します
6 minutes pour terminer
2 vidéos (Total 6 min)
1 heure pour terminer
分析と AI の概要
このモジュールでは、GCP における機械学習（ML）のオプションについて説明します
1 heure pour terminer
4 vidéos (Total 18 min)
1 heure pour terminer
非構造化データ向けの事前構築済みの ML モデル API
このモジュールでは、事前構築済みの ML API を非構造化データに対して使用する方法について詳しく説明します
1 heure pour terminer
3 vidéos (Total 9 min)
2 heures pour terminer
Cloud AI Platform Notebooks を使用したビッグデータ分析
このモジュールでは、AI Platform Notebooks の使用方法を説明します。
2 heures pour terminer
3 vidéos (Total 7 min)
1 heure pour terminer
カスタム ML モデルの本稼働
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、Kubeflow と AI Hub を紹介します
1 heure pour terminer
6 vidéos (Total 14 min)
2 heures pour terminer
BigQuery ML における SQL を使用したカスタムモデルの構築
このモジュールでは、BigQuery ML について説明します
2 heures pour terminer
6 vidéos (Total 15 min)
1 heure pour terminer
Cloud AutoML を使用したカスタムモデルの構築
このモジュールでは、コーディングなしで優れたモデルを構築できる Cloud AutoML について紹介します
1 heure pour terminer
4 vidéos (Total 26 min)
3 minutes pour terminer
まとめ
このモジュールでは、本コースで学んだトピックをまとめて見ていきます
3 minutes pour terminer
1 vidéo (Total 3 min)
Foire Aux Questions
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D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
