Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP - Italiano

L'integrazione del machine learning nelle pipeline di dati aumenta la capacità di estrarre insight dai dati. Questo corso illustra i modi in cui il machine learning può essere incluso nelle pipeline di dati su Google Cloud. Per una personalizzazione minima o nulla, il corso tratta di AutoML. Per funzionalità di machine learning più personalizzate, il corso introduce Notebooks e BigQuery Machine Learning (BigQuery ML). Inoltre, il corso spiega come mettere in produzione soluzioni di machine learning utilizzando Vertex AI.

• Introduzione
• In questo modulo presentiamo il corso e il programma.
• Introduzione all'analisi e all'AI
• Questo modulo parla delle opzioni ML su Google Cloud.
• API di modelli ML predefiniti per dati non strutturati
• Questo modulo è incentrato sull'utilizzo di API ML predefinite sui dati non strutturati.
• Analisi dei big data con Notebooks
• Questo modulo spiega come utilizzare Notebooks.
• Pipeline di ML di produzione
• Questo modulo riguarda la creazione di modelli ML personalizzati e introduce Vertex AI e TensorFlow Hub.
• Creazione di modelli personalizzati con SQL in BigQuery ML
• Questo modulo riguarda BigQuery ML.
• Creación de modelos personalizados con Vertex AI AutoML
• Creazione di modelli personalizzati con Vertex AI AutoML.
• Riepilogo
• Questo modulo riassume gli argomenti trattati nel corso.
• Risorse del corso
• Link dei PDF per tutti i moduli