Phân tích thông minh và học máy trên GCP

Các doanh nghiệp hiện đại tạo ra một lượng lớn dữ liệu, nhưng giá trị thực sự nằm ở việc biến dữ kiện thô thành những nhận thức dự đoán. Trong khóa học dựa trên văn bản này, bạn sẽ chuyển từ một người mới bắt đầu với dữ liệu sang một người thực hành có khả năng thiết kế các đường ống phân tích thông minh trên GCP. Bạn sẽ khám phá cách tận dụng các mô hình AI được xây dựng trước, xây dựng các mô mẫu tùy chỉnh trực tiếp trong kho dữ kiện của bạn, và triển khai các luồng công việc học máy. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các khái niệm học máy cơ bản, thuật ngữ phân tích thông minh và cấu trúc đường ống dữ liệu; Cấu hình các giải pháp AutoML cho việc triển khai mô hình nhanh chóng với mã hóa tối thiểu; Tạo và truy vấn các mô hình học máy tùy chỉnh trong kho dữ kiện của bạn bằng cách sử dụng BigQuery ML; Ứng dụng các nguyên tắc MLOps hiện đại để quản lý, giám sát, Chương trình học bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và các cột trụ cơ bản của phân tích dữ liệu đám mây. Từ đó, bạn sẽ tiến hành qua các bài học văn bản có cấu trúc bao gồm học máy tự động, mô hình dựa trên SQL, và chiến lược triển khai thực tế. Chương trình này được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu, nhà phát triển, và những người đam mê công nghệ muốn bước vào thế giới AI dựa vào đám mây. Không cần phải có kinh nghiệm học máy hay lập trình cao cấp. Bắt đầu đọc ngay hôm nay để giải phóng sức mạnh của phân tích thông minh trên GCP.