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DevZone Quest

Fundamental 4 Steps 4時間 16クレジット

DevZoneクエストには、Google Cloud Next 2019 San Francisco DevZoneでお見せしたCloud Showcaseの実験機能の裏側にあるテクノロジーを学習できるラボがあります。

Application Development Data Machine Learning

Prerequisites:

<条件> なし

Objectives:

<目的> ニューヨークとシカゴピザのPizza Authenticator を自動MLが権限を与えることを理解します。BigQueryのデータセットをご自身で分析する方法、またはネットワークパフォーマンスの改善をトライする方法を学びます。

Quest Outline

ハンズオンラボ

AutoML Vision でクラウド内の雲の画像を分類する

AutoML Vision を使用すると、機械学習の専門知識があまりない開発者でも、高品質な画像認識モデルをトレーニングできます。このハンズオンラボでは、さまざまな種類の雲(積雲、積乱雲など)を見分けられるようにカスタムモデルをトレーニングする方法を学びます。

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ハンズオンラボ

仮想マシンの作成

このハンズオンラボでは、Google Compute Engine の仮想マシンを作成する方法や、ゾーン、リージョン、マシンタイプについて学習します。内容を紹介したプレビュー動画 Create a Virtual Machine, GCP Essentials もご覧ください。

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ハンズオンラボ

ネットワーク パフォーマンスの改善

このラボでは、パフォーマンス テストの実用的な要素に取り組みます。さまざまなコアサイズ、内部ネットワークと外部ネットワークを使用して、環境内のネットワーク帯域幅を向上させることを目的としています。

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ハンズオンラボ

BQML スタートガイド

このラボでは、BigQuery を使用してデータセットに対する機械学習モデルを作成する方法を学習します。具体例として、訪問者が取引を実行するかどうかを予測するモデルを作成します。

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