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Advanced ML: ML Infrastructure

Advanced 5 pasos 5 horas 33 créditos

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.

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Quest Outline

Lab práctico

Aprendizaje automático en tiempo real con Google Cloud ML

Con Cloud Dataproc ejecutándose en un clúster de Hadoop, analizará un conjunto de datos usando la clasificación de Bayes.

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Lab práctico

Entrega del modelo de scikit-learn con predicciones en línea mediante AI Platform

En este lab, compilará un modelo de scikit-learn simple, lo subirá a AI Platform Prediction y realizará predicciones con él.

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Lab práctico

Aprendizaje automático distribuido con Google Cloud ML

Aprenda cómo particionar un conjunto de datos en dos partes distintas: un conjunto de entrenamiento para desarrollar un modelo y un conjunto de prueba para evaluar la exactitud del modelo y, luego, evalúe los modelos predictivos de manera independiente y repetible.

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Lab práctico

Aprendizaje automático en tiempo real con Google Cloud ML

Con Cloud Dataproc ejecutándose en un clúster de Hadoop, analizará un conjunto de datos usando la clasificación de Bayes.

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Lab práctico

Awwvision: la API de Cloud Vision desde un clúster de Kubernetes

En este lab práctico, se usan Kubernetes y la API de Cloud Vision para crear un ejemplo de cómo usar la API de Vision con el fin de clasificar (etiquetar) imágenes del subreddit /r/aww de Reddit y mostrar los resultados etiquetados en una aplicación web.

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