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Advanced ML: ML Infrastructure

Advanced 5 Schritte 5 Stunden 33 Guthabenpunkte

Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level quest, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on GCP.

Data

Quest Outline

Praxisorientiertes Lab

Maschinelles Lernen in Echtzeit mit Google Cloud ML

Mit Cloud DataProc, das auf einem Hadoop-Cluster ausgeführt wird, analysieren Sie einen Datensatz unter Verwendung der Bayes-Klassifizierung.

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Praxisorientiertes Lab

Scikit-learn-Modell für Onlinevorhersagen mithilfe von AI Platform bereitstellen

In diesem Lab erstellen Sie ein einfaches scikit-learn-Modell, das Sie in AI Platform Prediction hochladen, um es anschließend mit Vorhersagen zu testen.

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Praxisorientiertes Lab

Verteiltes maschinelles Lernen mit Google Cloud ML

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie ein Dataset in zwei separate Teile unterteilen: einen Trainingssatz zum Entwickeln eines Modells und einen Testsatz, mit dem sich die Genauigkeit des Modells bewerten und Vorhersagemodelle wiederholt unabhängig evaluieren lassen.

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Praxisorientiertes Lab

Maschinelles Lernen in Echtzeit mit Google Cloud ML

Mit Cloud DataProc, das auf einem Hadoop-Cluster ausgeführt wird, analysieren Sie einen Datensatz unter Verwendung der Bayes-Klassifizierung.

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Praxisorientiertes Lab

Awwvision: Cloud Vision API über einen Kubernetes-Cluster verwenden

In diesem praxisorientierten Lab wird mithilfe von Kubernetes und der Cloud Vision API gezeigt, wie Bilder aus dem Subreddit /r/aww von Reddit klassifiziert (mit Label versehen) und die Ergebnisse in einer Webanwendung angezeigt werden.

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