Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten: Challenge Lab Rezensionen

Khushi S. · Vor 22 Tage überprüft

The instruction are not clear. Copying the result files to the set location was not easy to figure out.

Pavan D. · Vor 23 Tage überprüft

Yeison A. · Vor 23 Tage überprüft

Kanchi M. · Vor 23 Tage überprüft

Sindhu 2. · Vor 23 Tage überprüft

Jyoti B. · Vor 23 Tage überprüft

kimiko G. · Vor 23 Tage überprüft

Rashmi S. · Vor 23 Tage überprüft

Nikhil S. · Vor 23 Tage überprüft

SIVA GANESH M. · Vor 23 Tage überprüft

Hariharan R. · Vor 23 Tage überprüft

Yustin Eduardo P. · Vor 23 Tage überprüft

Shafat A. · Vor 23 Tage überprüft

Trâm N. · Vor 23 Tage überprüft

Yishang Z. · Vor 23 Tage überprüft

Shirisha A. · Vor 23 Tage überprüft

harry G. · Vor 23 Tage überprüft

Vishnuram G. · Vor 23 Tage überprüft

A solid, practical module covering how to prepare and format data appropriately for consumption by Google Cloud's Machine Learning APIs, likely touching on data cleaning, formatting requirements, and preprocessing steps specific to different API types (Vision, Speech, Natural Language, etc.). It walks through key concepts around ensuring data quality and compatibility before sending it to ML APIs, which is a foundational but often overlooked step in building reliable ML-powered applications. The hands-on approach helps reinforce best practices for data preprocessing across different API contexts. Some prior familiarity with basic data handling and Google Cloud ML APIs is helpful for smoother comprehension. Overall, a useful module for building foundational data preparation skills for ML integration on Google Cloud.

Beny C. · Vor 23 Tage überprüft

tidak ada kendala di lab ini

Resha R. · Vor 23 Tage überprüft

Thulasi G. · Vor 23 Tage überprüft

Olena L. · Vor 23 Tage überprüft

Shivaansh G. · Vor 23 Tage überprüft

lab fails on task 2 when us=central1 is the specified version

Beshoy T. · Vor 23 Tage überprüft

Jeet P. · Vor 23 Tage überprüft