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。
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP 日本語版
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP 日本語版
This course is part of multiple programs.
Instructor: Google Cloud Training
Access provided by New York State Department of Labor
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4.5
(31 reviews)
Intermediate level
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6 hours to complete
3 weeks at 2 hours a week
Flexible schedule
Learn at your own pace
What you'll learn
ML、AI、ディープラーニングの違いを理解する。
非構造化データに対する ML API の使用について考察する。
Notebooks から BigQuery コマンドを実行する。
BigQuery で SQL 構文を使って ML モデルを作成する。
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6 assignments
Taught in Japanese
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There are 8 modules in this course
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。
What's included
1 video
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。
What's included
4 videos1 assignment
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。
What's included
5 videos1 assignment1 app item
このモジュールでは、Notebooks の使用方法について説明します。
What's included
4 videos1 assignment1 app item
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。
What's included
6 videos1 assignment1 app item
このモジュールでは、BigQuery ML について説明します。
What's included
6 videos1 assignment2 app items
Vertex AI AutoML を使用してカスタムモデルを構築する。
What's included
6 videos1 assignment
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。
What's included
1 video
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