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機械学習API

date_range 5時間 show_chart Advanced universal_currency_alt クレジット: 36

機械学習はもっとも迅速に成長しているテクノロジーの分野です。Google Cloud Platformは、その成長に一役かっています。APIのホストを使うことにより、GCPにはツールがあります。この上級レベルのクエストでは、「Implementing an AI Chatbot with Dialogflow」や「Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API」と同様に機械学習APIについてハンズオンで演習ができます。

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  • ラボ

    Google で使用される API の概要

    このラボでは、API のアーキテクチャと基本機能について学習した後、Cloud Shell で Cloud Storage API メソッドを構成して実行する実践演習を行います。

  • ラボ

    Cloud ML API を使用して画像内のテキストの抽出、分析、翻訳を行う

    このラボでは、Cloud Vision API、Natural Language API、Translation API を組み合わせることで、画像からテキストを抽出して文字を認識し、他言語に翻訳して分析を行います。

  • ラボ

    Natural Language API を使用してテキストをカテゴリに分類する

    このラボでは、Natural Language API を使用してテキストをカテゴリに分類する方法を学びます。

  • ラボ

    Cloud Vision API で画像内の物体(ラベル)、顔、ランドマークを検出する

    Cloud Vision API を使用すると、高度な機械学習モデルをシンプルな REST API にカプセル化し、画像の内容を把握することができます。このラボでは画像を Vision API に送信し、物体、顔、ランドマークが検出されることを確認します。

  • ラボ

    Natural Language API によるエンティティ感情分析

    Cloud Natural Language API を使用すると、テキスト ブロックからエンティティを抽出し、感情分析や構文解析を行うことができます。このハンズオンラボでは、Cloud Natural Language API を使用してテキストからエンティティや感情を抽出する方法について学びます。

  • ラボ

    Awwvision: Kubernetes クラスタからの Cloud Vision API

    このハンズオンラボでは、Kubernetes と Cloud Vision API を使用して、Reddit の /r/aww サブレディットの画像を Vision API で分類(ラベル付け)して結果をウェブアプリで表示する方法について学びます。

  • info
    Quest Info
    Prerequisites
    This Quest requires hands-on experience with Google Cloud’s machine learning services. Make sure that you have at least earned a Badge by completing the hands-on labs in the Baseline: Data, ML, and AI Quest before beginning—the labs in this series assume foundational ML knowledge and will explore advanced features through specific use cases.
    Tags
    infrastructure application development data machine learning