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Advanced ML: ML Infrastructure

Advanced 5 Steps 6時間 35クレジット

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

ハンズオンラボ

Google Cloud ML によるリアルタイムの機械学習

Hadoop クラスタで運用されている Cloud DataProc を使用して、ベイズ分類でデータセットを分析します。

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ハンズオンラボ

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.

ハンズオンラボ

Google Cloud ML による分散型機械学習

データセットを 2 つの部分(モデルを開発するためのトレーニング セットと、モデルの精度を評価してから予測モデルを別々に繰り返し評価するためのテストセット)にパーティショニングするプロセスについて学びます。

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ハンズオンラボ

warning Kubeflow のエンドツーエンド

このハンズオンラボでは、空の Kubernetes Engine クラスタに Kubeflow をインストールし、TensorFlow、Keras、SeldonIO を使用してシーケンス間モデルのトレーニングとサービス提供を行います。

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ハンズオンラボ

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。

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