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Missão DevZone

Fundamental 4 Steps Horas 16 Créditos

Bem-vindo ao DevZone Quest, um conjunto de laboratórios para aprofundar sua compreensão da tecnologia por trás dos experimentos Nuvem Showcase em destaque no Google Cloud Seguinte 2019 San Francisco DevZone.

Application Development Data Machine Learning

Prerequisites:

Não é necessária

Objectives:

Entenda como Auto ML habilitadas Pizza Autenticador de reconhecer New York vs Chicago pizza. Cavar mais fundo na tecnologia por trás do recorde mundial de cálculo do pi. Aprenda a analisar o seu próprio conjunto de dados com o BigQuery, ou tentar a sua própria mão a melhorar o desempenho da rede.

Quest Outline

Laboratório prático

Classificar imagens de nuvens no Cloud com o AutoML Vision

O AutoML Vision ajuda desenvolvedores com pouca experiência em ML a treinar modelos de reconhecimento de imagem de alta qualidade. Neste laboratório prático, você aprenderá a treinar um modelo personalizado para reconhecer diferentes tipos de nuvens (cúmulo, cúmulo-nimbo etc.).

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Laboratório prático

Como criar uma máquina virtual

Neste laboratório prático, você aprenderá a criar uma máquina virtual do Google Compute Engine e entenderá como funcionam as zonas, regiões e tipos de máquina. Se quiser uma prévia, assista ao vídeo Create a Virtual Machine, GCP Essentials.

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Laboratório prático

Como melhorar o desempenho da rede I

Neste laboratório, você trabalhará com os elementos práticos do teste de desempenho. O objetivo será melhorar a largura de banda da rede no ambiente usando tamanhos diferentes de núcleo e redes internas versus externas.

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Laboratório prático

Primeiros passos com o BQML

Veja neste laboratório como usar o BigQuery na criação de modelos de machine learning para conjuntos de dados. Você criará um modelo que prediz se um visitante fará uma transação.

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