Build and Deploy Machine Learning Solutions on Vertex AI
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.
Terminez cette activité et gagnez un badge ! Boostez votre carrière dans le cloud en montrant les compétences que vous avez acquises.
Vertex AI : Qwik Start
Dans cet atelier, vous allez utiliser BigQuery pour traiter des données et effectuer une analyse exploratoire de celles-ci, ainsi que la plate-forme Vertex AI pour entraîner et déployer un modèle de régression TensorFlow personnalisé qui prédit la valeur vie client (CLV). L'objectif de cet atelier est de vous présenter Vertex AI à travers un cas d'utilisation réel et parlant : la prédiction de la CLV. Vous allez commencer à travailler dans un workflow local BigQuery et TensorFlow, avant d'entraîner et de déployer votre modèle dans le cloud avec Vertex AI.
Identifier des pièces automobiles endommagées avec Vertex AutoML Vision
Dans cet atelier, vous allez apprendre à entraîner un modèle de classification d'images personnalisé à l'aide de Vertex AI pour qu'il reconnaisse des pièces automobiles endommagées.
Déployer un classificateur BigQuery ML de perte d'utilisateurs sur Vertex AI pour obtenir des prédictions en ligne
Dans cet atelier, vous allez entraîner, régler, évaluer, expliquer et générer des prédictions par lot et en ligne avec un modèle BigQuery ML XGBoost. Vous allez vous servir de l'ensemble de données Google Analytics 4 de Flood-It!, une vraie application mobile, pour déterminer la probabilité que ses utilisateurs y reviennent. Vous allez générer des prédictions par lot à l'aide de votre modèle BigQuery ML avant de l'exporter vers Vertex AI et de le déployer pour obtenir des prédictions en ligne.
Vertex Pipelines : Qwik Start
Dans cet atelier, vous allez créer des pipelines de ML à l'aide de Vertex AI
Building and Deploying Machine Learning Solutions with Vertex AI : atelier challenge
Dans cet atelier challenge, vous allez entraîner, déployer et créer un pipeline de modèle avec Vertex AI.
Informations sur la quête
- 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