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Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP 日本語版

Google Cloud via Coursera

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Overview

ML をデータパイプラインに組み込むと、データから分析情報を抽出する能力を向上できます。このコースでは、Google Cloud でデータパイプラインに ML を含める複数の方法について説明します。カスタマイズがほとんど、またはまったく必要ない場合のために、このコースでは AutoML について説明します。よりカスタマイズされた ML 機能については、Notebooks と BigQuery の機械学習（BigQuery ML）を紹介します。また、Vertex AI を使用して ML ソリューションを本番環境に導入する方法も説明します。

Syllabus

はじめに

このモジュールでは、コースおよびアジェンダについて紹介します。

分析と AI の概要

このモジュールでは、Google Cloud で利用可能な ML の種類について説明します。

非構造化データ用の事前構築済み ML モデル API

このモジュールでは、非構造化データ用の事前構築済み ML API の使用方法について説明します。

Notebooks を使用したビッグデータ分析

このモジュールでは、Notebooks の使用方法について説明します。

本番環境の ML パイプライン

このモジュールでは、カスタム ML モデルの構築について説明し、Vertex AI および TensorFlow Hub について紹介します。

BigQuery ML で SQL を使用したカスタムモデルの構築

このモジュールでは、BigQuery ML について説明します。

Vertex AI AutoML を使用したカスタムモデルの構築

Vertex AI AutoML を使用してカスタムモデルを構築する。

まとめ

このモジュールでは、コースで扱ったトピックについて復習します。

Taught by

Google Cloud Training

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