Google Cloud Skills Boost

Advanced ML: ML Infrastructure

8 heures Intermediate universal_currency_alt 21 crédits
Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level quest, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on GCP.
Badge pour Advanced ML: ML Infrastructure

Terminez cette activité et gagnez un badge ! Boostez votre carrière dans le cloud en montrant les compétences que vous avez acquises.

  • Atelier

    warning Utilisation d’un modèle Scikit-learn avec la prédiction en ligne d’AI Platform

    Dans cet atelier, vous allez créer un modèle scikit-learn simple, l’importer dans AI Platform Prediction, puis faire des prédictions à partir de ce modèle.

  • Atelier

    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 essentiel : 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.

  • Atelier

    TFX on Google Cloud Vertex Pipelines

    In this lab you will develop, deploy, and run a TFX pipeline on Google Cloud Vertex Pipelines.

  • Atelier

    Autoscaling TensorFlow Model Deployments with TF Serving and Kubernetes

    AutoML Vision helps developers with limited ML expertise train high quality image recognition models. In this hands-on lab, you will learn how to train a custom model to recognize different types of clouds (cumulus, cumulonimbus, etc.).

  • Atelier

    Implementing Canary Releases of TensorFlow Model Deployments with Kubernetes and Istio

    AutoML Vision helps developers with limited ML expertise train high quality image recognition models. In this hands-on lab, you will learn how to train a custom model to recognize different types of clouds (cumulus, cumulonimbus, etc.).

  • info
    Informations sur la quête
    Langues disponibles
    English
    Que faire après avoir terminé cette quête ?
    Après avoir terminé cette quête, vous pouvez consulter les autres contenus de votre parcours de formation ou parcourir le catalogue de formations.
    Quels badges pouvez-vous gagner ?
    Lorsque vous terminez une quête, vous obtenez un badge de réussite. Dans certaines quêtes, vous devrez mettre en pratique vos connaissances lors d'une évaluation finale sous forme d'atelier challenge. Pour ces quêtes, vous recevrez un badge de compétence. Vos badges s'affichent sur votre profil, et vous pouvez les partager sur les réseaux sociaux.