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DevZone Quest

Fundamental 4 Steps Hours 16 Credits

Willkommen bei DevZone Quest einer Reihe von Labors Ihr Verständnis für die Technologie, die hinter den Cloud Showcase Experimenten in der Google Cloud Next 2019 San Francisco DevZone kennzeichneten zu vertiefen.

Application Development Data Machine Learning

Prerequisites:

Keine Erforderlich

Objectives:

Verstehen Sie, wie Auto ML Pizza Authenticator ermächtigt New York vs Chicago Pizza zu erkennen. Tiefer auf der Technologie hinter der pi Berechnung Weltrekord. Erfahren Sie, wie Sie Ihre eigenen Datensatz mit BigQuery zu analysieren, oder versuchen Sie Ihre eigene Hand an die Netzwerk-Performance zu verbessern.

Quest Outline

Praxisorientiertes Lab

warning Mit AutoML Vision Bilder von Wolken in der Cloud klassifizieren

Mit AutoML Vision können auch Entwickler mit geringen Fachkenntnissen im Bereich maschinelles Lernen qualitativ hochwertige Bilderkennungsmodelle trainieren. In diesem Lab lernen Sie, wie Sie ein benutzerdefiniertes Modell so trainieren, dass es die Bilder verschiedener Wolkentypen unterscheiden kann (Kumulus, Kumulonimbus usw.).

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Praxisorientiertes Lab

Virtuelle Maschine erstellen

In diesem Lab lernen Sie, wie Sie in Google Compute Engine virtuelle Maschinen erstellen. Außerdem erfahren Sie mehr über die Funktionsweise von Zonen, Regionen und Maschinentypen. Sehen Sie sich vorab dieses kurze Video an.

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Praxisorientiertes Lab

Netzwerkleistung verbessern I

In diesem Lab führen Sie Leistungstests mit verschiedenen Kerngrößen sowie internen und externen Netzwerken durch. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse können Sie zur Verbesserung der Netzwerkbandbreite in Ihrer Umgebung einsetzen.

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Praxisorientiertes Lab

Erste Schritte mit BQML

In diesem Lab erfahren Sie, wie Sie mit BigQuery Modelle für maschinelles Lernen für Datasets erstellen. Das Modell soll vorhersagen, ob ein Besucher eine Transaktion vornehmen wird.

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