Struttura del corso

Introduzione

Panoramica di AutoML Funzionalità e architettura

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

Lavorare con l'ecosistema di Google Machine Learning

  • Applicazioni per AutoML prodotti
  • Sfide e limitazioni

Valutazione del contenuto 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 mediante AutoML Visione

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

Creazione di modelli di traduzione con AutoML Translation

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

Esecuzione di stime da modelli addestrati

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

Esplorare altri AutoML prodotti

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

Risoluzione dei problemi

Riassunto e conclusione

Requisiti

  • Conoscenza di base dell'analisi dei dati
  • Familiarità con l'apprendimento automatico

Pubblico

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

Numero di Partecipanti


Data Inizio

Data Fine


Le date sono soggette a disponibilità e si svolgono tra le 09:30 e le 16:30.
I corsi di formazione pubblici richiedono più di 5 partecipanti.

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