Google Cloud Skills Boost

Build and Deploy Machine Learning Solutions on Vertex AI

8時間 Advanced universal_currency_alt クレジット: 25
Earn a skill badge by completing the Build and Deploy Machine Learning Solutions with Vertex AI quest, where you will learn how to use Google Cloud’s unified Vertex AI platform and its AutoML and custom training services to train, evaluate, tune, explain, and deploy machine learning solutions.

This skill badge quest is for professional Data Scientists and Machine Learning Engineers. The datasets and labs are built around high business impact enterprise machine learning use cases; these include retail customer lifetime value prediction, mobile game churn prediction, visual car part defection identification, and fine tuning BERT for review sentiment classification. Learners who complete this skill badge will gain hands-on experience with Vertex AI for new and existing ML workloads and be able to leverage AutoML, custom training, and new MLOps services to significantly enhance development productivity and accelerate time to value.

A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

Build and Deploy Machine Learning Solutions on Vertex AI のバッジ

このアクティビティを完了して、バッジを獲得しましょう。開発したスキルを公開して、クラウド分野でのキャリアをアピールしてください。

  • ラボ

    Vertex AI: Qwik Start

    このラボでは、BigQuery を使用してデータ処理や探索的データ分析を行い、Vertex AI Platform によるカスタム TensorFlow Regressor モデルのトレーニングとデプロイによって、顧客のライフタイム バリュー(CLV)を予測します。このラボの目標は、価値の高い実際のユースケースである予測 CLV を通して Vertex AI の概要を知ることです。BigQuery と TensorFlow のローカル ワークフローから始めて、Vertex AI によるクラウドでのモデルのトレーニングとデプロイへと進みます。

  • ラボ

    Vertex AutoML Vision による損傷した自動車部品の特定

    このラボでは、損傷した自動車部品を認識するようカスタムの Vertex AI 画像分類モデルをトレーニングする方法について学びます。

  • ラボ

    オンライン予測用の Vertex AI に BigQuery ML Customer Churn Classifier をデプロイ

    このラボでは、BigQuery ML XGBoost モデルによるトレーニング、チューニング、評価、説明、バッチおよびオンライン予測の生成などを行います。実際のモバイルアプリ「Flood it!」の Google アナリティクス 4 データセットを使って、ユーザーがアプリケーションに戻る可能性を判断していただきます。BigQuery ML モデルによるバッチ予測の生成と、オンライン予測のための Vertex AI へのエクスポートとデプロイを行います。

  • ラボ

    Vertex Pipelines: Qwik Start

    このラボでは、Vertex AI を使用して ML パイプラインを作成します。

  • ラボ

    Vertex AI による機械学習ソリューションの構築とデプロイ: チャレンジラボ

    このチャレンジラボでは、Vertex AI を使用してモデル パイプラインのトレーニング、デプロイ、作成を行います。

  • info
    クエスト情報
    目標
    • Write and train models locally in a hosted Vertex Notebook
    • Containerize your training code and push it to Google Cloud Artifact Registry
    • Create managed image dataset artifacts for experiment tracking
    • Train a BigQuery ML (BQML) XGBoost classifier
    • Trigger a training job using the Vertex AI Console
    • Create a custom model evaluation component using the KFP SDK
    • Incorporate pre-built KFP components into your pipeline
    • Deploy your trained models to a Vertex Endpoint for online predictions
    • Query your model for online predictions and explanations
    前提条件
    Prior to enrolling in this skill badge quest, it is recommended that you have prior experience with Python programming as covered in the Google Python class and that you complete the Google ML Crash Course. See the Google Cloud Tech AI Simplified video series for an overview of Vertex AI.
    使用できる言語
    English
    このクエストを修了した後はどうすればよいですか?
    クエストを修了した後は、学習プログラムのその他のコンテンツを確認したり、学習カタログを閲覧したりできます。
    どのようなバッジを獲得できますか?
    クエストを修了すると、修了バッジが付与されます。一部のクエストでは、最終評価チャレンジラボで知識の応用力が試されます。こうしたクエストを修了すると、スキルバッジを獲得できます。バッジはプロフィールで確認可能で、ソーシャル ネットワークで共有していただくこともできます。