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DevZone Quest

Fundamental 4 Steps Horas 16 Créditos

Bienvenido a DevZone Quest, un conjunto de laboratorios para profundizar su comprensión de la tecnología detrás de los experimentos Nube Escaparate destacados en la nube de Google Siguiente 2019 San Francisco DevZone.

Application Development Data Machine Learning

Prerequisites:

No se requiere ninguna

Objectives:

Entender cómo Auto ML facultado pizza Authenticator para reconocer Nueva York vs Chicago pizza. Profundizar en la tecnología detrás del récord mundial de cálculo pi. Aprender a analizar su propio conjunto de datos con BigQuery, o intentar su propia mano en la mejora de rendimiento de la red.

Quest Outline

Lab práctico

Clasifique imágenes de nubes en la nube con AutoML Vision

AutoML Vision ayuda a desarrolladores con experiencia limitada en AA a entrenar modelos de reconocimiento de imágenes de alta calidad. En este lab práctico, aprenderá a entrenar un modelo personalizado para reconocer diferentes tipos de nubes (cúmulos, cumulonimbos, etc.).

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Lab práctico

Cómo crear una máquina virtual

En este lab práctico, aprenderá a crear una máquina virtual de Google Compute Engine y comprenderá qué son las zonas y las regiones, y cuáles son los tipos de máquina. Si desea obtener un avance sobre el tema, mire este video breve: Create a Virtual Machine, GCP Essentials

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Lab práctico

Cómo mejorar el rendimiento de redes l

En este lab, trabajará con elementos prácticos de pruebas de rendimiento, con la mirada puesta en mejorar el ancho de banda de red en su entorno. Para ello, utilizará distintos tamaños de núcleo y redes internas frente a externas.

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Lab práctico

Cómo comenzar a usar BQML

En este lab, aprenderá a usar BigQuery a fin de crear modelos de aprendizaje automático para que conjuntos de datos creen un modelo que prediga si un visitante hará una transacción.

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