Schița de curs

Introducere

Prezentare generală a AutoML Caracteristici și arhitectură

  • Goecosistemul ML al ogle
  • Linia AutoML de produse

Lucrul cu ecosistemul Google Machine Learning

  • Aplicații pentru produsele AutoML
  • Provocări și limitări

Evaluarea conținutului utilizând AutoML limbajul natural

  • Pregătirea seturilor de date
  • Crearea și implementarea modelelor
  • Formarea textului și a documentelor (clasificare, extragere, analiză)

Clasificarea imaginilor utilizând AutoML Viziune

  • Etichetarea imaginilor
  • Formarea și evaluarea modelelor
  • AutoML Vision Edge

Crearea de modele de traducere utilizând AutoML Translation

  • Pregătirea seturilor de date (limba sursă și limba țintă)
  • Crearea și gestionarea modelelor
  • Testarea modelelor

Efectuarea de predicții din modele antrenate

  • Analiza documentelor
  • Predicția imaginilor
  • Traducerea conținutului

Explorarea altor AutoML Produse

  • AutoML Tabele pentru date structurate
  • AutoML Inteligență video pentru videoclipuri

Rezolvarea problemelor

Rezumat și concluzie

Cerințe

  • Cunoștințe de bază de analiză a datelor
  • Familiaritate cu învățarea automată

Audiență

  • Oameni de știință în domeniul datelor
  • Analiști de date
  • Dezvoltatori
 7 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Upcoming Courses

Categorii înrudite