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Advanced ML: ML Infrastructure

Advanced 4 pasos 5 horas 26 créditos

El aprendizaje automático es uno de los campos más innovadores de la tecnología, y Google Cloud Platform es una herramienta fundamental para continuar su desarrollo. Gracias a una amplia variedad de API, GCP ofrece una herramienta para prácticamente cualquier trabajo de aprendizaje automático. En esta Quest de nivel avanzado, obtendrá experiencia práctica en aprendizaje automático a gran escala y aprenderá a implementar la infraestructura avanzada de AA disponible en GCP.

Data

Quest Outline

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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