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Advanced ML: ML Infrastructure

Advanced 5 Steps Horas 35 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.

Data

Quest Outline

Laboratório prático

Machine learning em tempo real com o Google Cloud ML

Com o Cloud DataProc sendo executado em um cluster do Hadoop, você analisará um conjunto de dados usando a classificação bayesiana.

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Laboratório prático

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.

Laboratório prático

Machine learning distribuído com o Google Cloud ML

Aprenda o processo de particionamento para dividir um conjunto de dados em duas partes: um conjunto de treinamento para desenvolver um modelo e um conjunto de teste para avaliar a acurácia do modelo. Depois avalie separadamente cada modelo preditivo de forma iterativa.

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Laboratório prático

Kubeflow de ponta a ponta

Neste laboratório prático, você instalará o Kubeflow em um cluster vazio do Kubernetes Engine e o usará para treinar e exibir um modelo entre sequências usando o TensorFlow, o Keras e o SeldonIO.

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Laboratório prático

Awwvision: API Cloud Vision em um cluster do Kubernetes

Este laboratório prático usa o Kubernetes e a API Cloud Vision para criar um exemplo de como usar a API Vision para classificar (rotular) imagens do subreddit /r/aww do Reddit e exibir os resultados rotulados em um app da Web.

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