Plan du cours

Introduction

Aperçu des fonctionnalités et de l'architecture de AutoML

  • Go L'écosystème ML d'ogle
  • Gamme de produits AutoML

Travailler avec l'écosystème Machine Learning de Google

  • Applications pour les produits AutoML
  • Défis et limites

Évaluer le contenu à l'aide du langage naturel AutoML

  • Préparer des ensembles de données
  • Création et déploiement de modèles
  • Apprentissage de textes et de documents (classification, extraction, analyse)

Classification d'images à l'aide de la AutoML vision

  • Étiquetage des images
  • Entraînement et évaluation de modèles
  • [Vision Edge

Création de modèles de traduction à l'aide de AutoML Traduction

  • Préparation des ensembles de données (langue source et langue cible)
  • Création et gestion de modèles
  • Test des modèles

Faire des prédictions à partir de modèles entraînés

  • Analyse de documents
  • Prédiction d'images
  • Traduire le contenu

Exploration d'autres AutoML produits

  • AutoML Tableaux pour les données structurées
  • AutoML Vidéo Intelligence pour les vidéos

Résolution des problèmes

Résumé et conclusion

Pré requis

  • Connaissance de base de l'analyse des données
  • Familiarité avec l'apprentissage automatique

Public

  • Scientifiques des données
  • Analystes de données
  • Développeurs
 7 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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