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Advanced ML: ML Infrastructure

Advanced 5 Steps Hours 35 Credits

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 Model Serving with Online Prediction Using AI Platform

In this lab you will build a simple scikit-learn model, upload the model to AI Platform Prediction, and make predictions against the model.

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

Kubeflow: End-to-End-Pipeline für maschinelles Lernen

In diesem praxisorientierten Lab installieren Sie Kubeflow in einem leeren Kubernetes Engine-Cluster, mit dem Sie dann ein Sequenz-zu-Sequenz-Modell mit TensorFlow, Keras und SeldonIO trainieren und bereitstellen.

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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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