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Plan du cours
Introduction
Vue d'ensemble des caractéristiques et de l'architecture de AutoML.
- L'écosystème ML de Google’s
- Gamme de produits AutoML
Travailler avec l'écosystème Machine Learning de Google
- Applications pour les produits AutoML
- Défis et limites
Évaluer le contenu à l'aide du AutoML langage naturel
- Préparation des ensembles de données
- Création et déploiement de modèles
- Apprentissage de textes et de documents (classification, extraction, analyse)
Classification d'images à l'aide de la vision AutoML
- Étiquetage des images
- Entraînement et évaluation des modèles
- AutoML Vision Edge
Création de modèles de traduction à l'aide de AutoML Traduction
- Préparation des ensembles de données (langue source et langue cible)
- Création et gestion de modèles
- Tester les modèles
Faire des prédictions à partir de modèles entraînés
- Analyse de documents
- Prédiction d'images
- Traduire le contenu
Explorer d'autres AutoML produits
- AutoML Tableaux pour les données structurées
- AutoML Vidéo Intelligence pour les vidéos
Dépannage
Résumé et conclusion
Pré requis
- Connaissance de base de l'analyse de données
- Familiarité avec l'apprentissage automatique
Audience
- Data scientists
- Analystes de données
- Développeurs
7 heures
Nos Clients témoignent (1)
Réponses avec solutions et utilisation pratique.
Agnieszka - AIRBUS HELICOPTERS POLSKA SP. Z O.O.
Formation - Google AdWords: Beginner to Advanced
Traduction automatique