Struttura del corso

Introduzione

Panoramica delle funzionalità e dell'architettura di AutoML

  • L'ecosistema ML di Google
  • AutoML Linea di prodotti

Lavorare con l'ecosistema Machine Learning di Google

  • Applicazioni per AutoML prodotti
  • Sfide e limiti

Valutazione dei contenuti utilizzando AutoML il linguaggio naturale

  • Preparazione dei set di dati
  • Creazione e distribuzione di modelli
  • Formazione su testi e documenti (classificazione, estrazione, analisi)

Classificazione delle immagini utilizzando AutoML Vision

  • Etichettatura delle immagini
  • Formazione e valutazione dei modelli
  • AutoML Bordo visivo

Creazione di modelli di traduzione utilizzando AutoML Translation

  • Preparazione di set di dati (lingua di origine e di destinazione)
  • Creazione e gestione di modelli
  • Modelli di test

Esecuzione di stime da modelli sottoposti a training

  • Analisi dei documenti
  • Previsione dell'immagine
  • Traduzione dei contenuti

Esplorare altri AutoML prodotti

  • AutoML Tabelle per dati strutturati
  • AutoML Video Intelligence per i video

Risoluzione dei problemi

Riassunto e conclusione

Requisiti

  • Conoscenze di base di data analitica
  • Familiarità con l'apprendimento automatico

Pubblico

  • Scienziati dei dati
  • Analisti di dati
  • Gli sviluppatori
 7 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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