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Advanced ML: ML Infrastructure

Advanced 5 Steps Hours 35 Credits

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.

Data

Quest Outline

Atelier pratique

Machine learning en temps réel avec Google Cloud ML

Avec Cloud DataProc exécuté sur un cluster Hadoop, vous allez analyser un ensemble de données à l'aide de la classification Bayes.

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Atelier pratique

Scikit-learn Model Serving with Online Prediction Using AI Platform

In this lab you will build a simple scikit-learn model, upload the model to AI Platform Prediction, and make predictions against the model.

Atelier pratique

Machine learning distribué avec Google Cloud ML

Découvrez le processus de partitionnement d'un ensemble de données en deux parties distinctes : un ensemble d'entraînement pour développer un modèle et un ensemble de test pour évaluer la précision de celui-ci, puis évaluer indépendamment des modèles prédictifs, de manière reproductible.

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Atelier pratique

warning Kubeflow de bout en bout

Dans cet atelier pratique, vous allez installer Kubeflow sur un cluster Kubernetes Engine vide que vous utiliserez pour entraîner et diffuser un modèle séquence par séquence à l'aide de TensorFlow, Keras et SeldonIO.

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Atelier pratique

Awwvision : API Cloud Vision dans un cluster Kubernetes

Dans cet atelier pratique, vous allez utiliser Kubernetes et l'API Cloud Vision pour créer un exemple d'utilisation de l'API Vision afin de classifier (étiqueter) des images du subreddit /r/aww de Reddit et d'afficher les résultats étiquetés dans une application Web.

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