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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Niveau intermédiaire
Approx. 8 heures pour terminer
Japonais
Ce que vous allez apprendre
リアルタイムのストリーミング分析のユースケースを理解する。
Pub/Sub の非同期のメッセージング サービスを使用して、データイベントを管理する。ストリーミング パイプラインを記述して、必要に応じて変換を実行する。
ストリーミング パイプラインの両側（生成と利用）について理解する。
リアルタイムのストリーミングおよび分析で、Dataflow、BigQuery、Pub/Sub を相互運用する。
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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
1 minute pour terminer
はじめに
1 minute pour terminer
1 vidéo (Total 1 min)
12 minutes pour terminer
分析と AI の概要
12 minutes pour terminer
4 vidéos (Total 8 min)
1 heure pour terminer
非構造化データ用の事前構築済み ML モデル API
1 heure pour terminer
5 vidéos (Total 13 min)
2 heures pour terminer
Notebooks を使用したビッグデータ分析
2 heures pour terminer
4 vidéos (Total 7 min)
2 heures pour terminer
Kubeflow を使用した本番環境の ML パイプライン
2 heures pour terminer
6 vidéos (Total 10 min)
2 heures pour terminer
BigQuery ML で SQL を使用したカスタムモデルの構築
2 heures pour terminer
6 vidéos (Total 12 min)
28 minutes pour terminer
AutoML を使用したカスタムモデルの構築
28 minutes pour terminer
6 vidéos (Total 24 min)
1 minute pour terminer
Module 7: まとめ
1 minute pour terminer
1 vidéo (Total 1 min)
Foire Aux Questions
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