Schulungsübersicht
Einführung
Überblick über AutoML Funktionen und Architektur
- Google's ML-Ökosystem
- AutoML-Produktreihe
Arbeiten mit Google's Machine Learning Ökosystem
- Anwendungen für AutoML-Produkte
- Herausforderungen und Grenzen
Auswertung von Inhalten mit AutoMLnatürlicher Sprache
- Vorbereiten von Datensätzen
- Erstellen und Bereitstellen von Modellen
- Text- und Dokumententraining (Klassifizierung, Extraktion, Analyse)
Klassifizierung von Bildern mithilfe von AutoML Vision
- Beschriftung von Bildern
- Trainieren und Auswerten von Modellen
- AutoML Vision Edge
Erstellen von Übersetzungsmodellen mit AutoML Translation
- Vorbereiten von Datensätzen (Ausgangs- und Zielsprache)
- Erstellen und Verwalten von Modellen
- Testen von Modellen
Erstellen von Vorhersagen aus trainierten Modellen
- Analysieren von Dokumenten
- Vorhersage von Bildern
- Inhalte übersetzen
Andere AutoML Produkte erforschen
- AutoML Tabellen für strukturierte Daten
- AutoML Video Intelligence für Videos
Fehlersuche
Zusammenfassung und Fazit
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse der Datenanalyse
- Vertrautheit mit maschinellem Lernen
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Datenanalysten
- Entwickler
Erfahrungsberichte (3)
Das zeitliche Einteilen aller Themen und die eingefügten Pausen helfen besonders Neulingen beim Verstehen der Informationen.
Jerico Torres - Globe Telecom
Kurs - Google BigQuery
Maschinelle Übersetzung
Es war ein sehr gutes Trainingskurs, gut vorbereitet und erklärt vom Trainer, der großartige praktische Erfahrungen mit GCP besitzt.
Mircea
Kurs - Google Cloud Platform Basics and Management
Maschinelle Übersetzung
Antworten mit Lösungen und praktischer Anwendung.
Agnieszka - AIRBUS HELICOPTERS POLSKA SP. Z O.O.
Kurs - Google AdWords: Beginner to Advanced
Maschinelle Übersetzung