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

参加者の人数



Price per participant

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