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コース概要
導入
AutoML の機能とアーキテクチャの概要
- Google の ML エコシステム
- AutoML の製品ライン
Google の Machine Learning エコシステムの操作
- AutoML 製品のアプリケーション
- 課題と限界
AutoML 自然言語を使用したコンテンツの評価
- データセットの準備
- モデルの作成とデプロイ
- テキストとドキュメントのトレーニング (分類、抽出、分析)
AutoML Vision を使用した画像の分類
- 画像にラベルを付ける
- モデルのトレーニングと評価
- AutoMLビジョンエッジ
AutoML 翻訳を使用した翻訳モデルの作成
- データセットの準備 (ソース言語とターゲット言語)
- モデルの作成と管理
- モデルのテスト
トレーニングされたモデルから予測を行う
- 文書の分析
- 画像予測
- コンテンツの翻訳
他の AutoML 製品を探索する
- AutoML 構造化データのテーブル
- AutoML ビデオ向けのビデオ インテリジェンス
トラブルシューティング
要約と結論
要求
- データアナリティクスの基本的な知識 。
- 機械学習に精通していること 。
観客
- データサイエンティスト データアナリスト開発者
7 時間
お客様の声 (1)
解決策と実用化で対応します。
Agnieszka - AIRBUS HELICOPTERS POLSKA SP. Z O.O.
コース - Google AdWords: Beginner to Advanced
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