機械学習をデータ パイプラインに組み込むことで、企業はデータから効率的に分析情報を抽出できるようになります。このコースでは、必要なカスタマイズの程度に応じて、Google Cloud Platform で機械学習をデータ パイプラインに組み込む方法をいくつか説明します。たとえば、ほとんどあるいはまったくカスタマイズが必要ない場合向けの AutoML、機械学習機能の大幅なカスタマイズが必要な場合向けの AI Platform Notebooks と BigQuery Machine Learning を紹介します。また、このコースでは、Kubeflow を使用して機械学習ソリューションを本稼働させる方法についても説明します。受講者は Qwiklabs を使用して、Google Cloud Platform での機械学習モデルの構築を実際に体験することができます。
提供方
Google 云端平台課程信息
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可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始，按照自己的計劃學習。
中級
完成時間大約為8 小時
日語
您將學到的內容有
リアルタイムのストリーミング分析のユースケースを理解する。
Pub/Sub の非同期のメッセージング サービスを使用して、データイベントを管理する。ストリーミング パイプラインを記述して、必要に応じて変換を実行する。
ストリーミング パイプラインの両側（生成と利用）について理解する。
リアルタイムのストリーミングおよび分析で、Dataflow、BigQuery、Pub/Sub を相互運用する。
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中級
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提供方
授課大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
完成時間為 1 分鐘
はじめに
完成時間為 1 分鐘
1 個視頻 （總計 1 分鐘）
完成時間為 12 分鐘
分析と AI の概要
完成時間為 12 分鐘
4 個視頻 （總計 8 分鐘）
完成時間為 1 小時
非構造化データ用の事前構築済み ML モデル API
完成時間為 1 小時
5 個視頻 （總計 13 分鐘）
完成時間為 2 小時
Notebooks を使用したビッグデータ分析
完成時間為 2 小時
4 個視頻 （總計 7 分鐘）
完成時間為 2 小時
Kubeflow を使用した本番環境の ML パイプライン
完成時間為 2 小時
6 個視頻 （總計 10 分鐘）
完成時間為 2 小時
BigQuery ML で SQL を使用したカスタムモデルの構築
完成時間為 2 小時
6 個視頻 （總計 12 分鐘）
完成時間為 28 分鐘
AutoML を使用したカスタムモデルの構築
完成時間為 28 分鐘
6 個視頻 （總計 24 分鐘）
完成時間為 1 分鐘
Module 7: まとめ
完成時間為 1 分鐘
1 個視頻 （總計 1 分鐘）
常見問題
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