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DevZone Quest

Fundamental 4 Steps Hours 16 Credits

Bienvenue à DevZone Quest, un ensemble de laboratoires pour approfondir votre compréhension de la technologie derrière les expériences Nuage Showcase en vedette dans le Google Cloud Next 2019 San Francisco DevZone.

Application Development Data Machine Learning

Prerequisites:

Aucun requis

Objectives:

Comprendre comment ML Auto habilité Pizza Authenticator à reconnaître à New York vs Chicago Pizza. Creuser plus profondément sur la technologie derrière le calcul de pi record du monde. Apprenez à analyser votre propre jeu de données avec BigQuery, ou essayez votre main à améliorer les performances du réseau.

Quest Outline

Atelier pratique

warning Classer des images de nuages dans le cloud avec AutoML Vision

AutoML Vision permet aux développeurs peu expérimentés dans le domaine du machine learning d'entraîner des modèles de reconnaissance d'image de qualité. Dans cet atelier pratique, vous allez apprendre à entraîner un modèle personnalisé pour qu'il soit capable de reconnaître différents types de nuages (cumulus, cumulonimbus, etc.).

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Atelier pratique

Créer une machine virtuelle

Lors de cet atelier pratique, vous allez apprendre à créer une machine virtuelle Google Compute Engine. Vous découvrirez également les zones, les régions et les types de machines. Pour obtenir un aperçu, regardez cette courte vidéo : Create a Virtual Machine, GCP Essentials (Créer une machine virtuelle).

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Atelier pratique

Améliorer les performances réseau I

Dans cet atelier, vous allez exploiter les tests de performance de façon concrète dans l'optique d'améliorer la bande passante réseau de votre environnement. Vous comparerez différentes tailles de cœur, ainsi que des réseaux internes et externes.

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Atelier pratique

Premiers pas avec BigQuery Machine Learning

Dans cet atelier, vous allez apprendre à utiliser BigQuery pour créer un modèle de machine learning à partir d'un ensemble de données afin de prédire si un visiteur effectuera une transaction.

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