Schița de curs

Introducere

Prezentare generală a AutoML Caracteristici și arhitectură

  • Google’s ML ecosistem
  • Linia de produse AutoML

Lucrul cu ecosistemul Google Machine Learning

  • Aplicații pentru produse AutoML
  • Provocări și limitări

Evaluarea conținutului folosind AutoML limbaj natural

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

Clasificarea imaginilor utilizând AutoML Vision

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

Crearea modelelor de traducere utilizând AutoML Traducere

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

Realizarea de predicții din modelele antrenate

  • Analizarea documentelor
  • Predicția imaginilor
  • Traducerea conținutului

Explorarea altor produse AutoML

  • AutoML Tabele pentru date structurate
  • AutoML Video Intelligence pentru videoclipuri

Depanare

Rezumat și concluzii

Cerințe

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

Audiență

  • Științifici de date
  • Analiști de date
  • Dezvoltatori
  7 ore
 

Numărul de participanți


Dată început

Dată sfârșit


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

Mărturii (1)

Cursuri înrudite

Categorii înrudite