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Machine learning em tempo real com o Google Cloud ML

Machine learning em tempo real com o Google Cloud ML

Horas 7 Créditos

GSP275

Laboratórios autoguiados do Google Cloud

Visão geral

Neste laboratório, você combinará vários componentes desenvolvidos em laboratórios anteriores nas Quests Data Science on Google Cloud Platform e Data Science on Google Cloud Platform: Machine Learning para criar um serviço de previsão de atrasos de voos em tempo real usando os serviços do Google Cloud Platform.

O conjunto de dados base inclui informações históricas sobre voos domésticos nos Estados Unidos, extraídas do site da Secretaria de Estatísticas de Transporte dos EUA (US Bureau of Transport Statistics). Esse conjunto de dados pode ser usado para demonstrar diversos conceitos e técnicas de ciência de dados e é empregado em todos os outros laboratórios das Quests Data Science on Google Cloud Platform e Data Science on Google Cloud Platform: Machine Learning.

O serviço de previsão de atrasos de voos em tempo real usará um modelo de machine learning do Google Cloud para prever se os voos em curso chegarão no horário ou não com base nos dados disponíveis no momento da partida. O serviço de previsão usará um job de streaming do Google Cloud Dataflow para processar dados simulados de eventos de voo em tempo real que são inseridos no Google Cloud Pub/Sub. O código dos dados de simulação de eventos de voo em tempo real está escrito em Python, e o código de previsão de machine learning em tempo real está escrito em Java.

Objetivos

  • Configurar e executar uma simulação de evento de voo em tempo real no Python

  • Configurar e implantar um job de streaming do Google Cloud Dataflow para gerar previsões de atraso de voos em tempo real

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Pontuação

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Check for ml-engine model called flights

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Confirm that FlightsMLService has been compiled

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Check that the Python simulate.py script is running

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Check that the real-time prediction Dataflow job is running

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Check for real time predictions in BigQuery

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