Смарт-аналитика и машинное обучение на GCP

Современные компании генерируют огромные объемы данных, но реальная ценность заключается в преобразовании необработанных данных в предсказуемые выводы. Интеграция машинного обучения непосредственно в рабочие процессы обработки данных позволяет автоматизировать принятие решений и выявлять скрытые закономерности в масштабе. В этом текстовом курсе вы научитесь создавать конвейеры интеллектуального анализа на GCP. Вы узнаете, как использовать готовые модели ИИ, создавать пользовательские модели непосредственно в хранилище данных и развертывать рабочие процессы машинного обучения. Вы узнаете: основные понятия машинного обучения, терминологию интеллектуального анализа и структуры конвейера данных; настройку решений AutoML для быстрого развертывания моделей с минимальным кодом; создание и запрос пользовательских моделей машинного образования в хранилище данных с помощью BigQuery ML; применение современных принципов MLOps для управления, мониторинга, В рамках курса вы узнаете, как создать и масштабировать аналитические рабочие процессы; познакомитесь с современными интеграциями с использованием искусственного интеллекта, включая основные концепции быстрого проектирования и векторного поиска; попробуете разработать сквозные конвейеры данных, которые преобразуют необработанные данные в интеллектуальные прогнозы. Затем вы пройдете структурированные текстовые уроки, охватывающие автоматизированное машинное обучение, моделирование на основе SQL и практические стратегии развертывания. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков данных, разработчиков и технических энтузиастов, которые хотят войти в мир облачного искусственного интеллекта. Чтобы начать пользоваться возможностями интеллектуального анализа в GCP, начните читать уже сегодня.