리뷰 Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기: 챌린지 실습개

Luis G. · 2년 초과 전에 리뷰됨

AZIZ N. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Pooja A. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Huỳnh Nhật D. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Domenic V. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Nicholson G. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Lê Đăng H. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Phạm Hoàng L. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Divya sri A. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Jasleen K. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Pooja A. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Alef X. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Fatou Diakhate G. · 2년 초과 전에 리뷰됨

wagner Nogueira G. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Panuganti A. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Chong Z. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Jesús M. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Mayuri H. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Please note that the output for files (metadata) should be application/json in the GCS buckets for tasks 3 and 4. Without that the check fails

Pavel G. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Chong Z. · 2년 초과 전에 리뷰됨

good lab

Lê Viết T. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Steps 3 and 4 confused me as compared to the referenced labs. Was I to use the console or the shell? I tried both, but in the end, I had to juggle things around. I found it hard to access the storage bucket from the shell. Whereas in the referenced qwik start labs, the end-results are saved as ".result" files, the challenge labs expect to see JSON files. What am I missing here? For example, with the natural language task, how do I get the result created within the bucket? How do I modify the final API call? gcloud ml language analyze-entities --content="example_text" > result.json What do I change the "result.json" into? How do I point to the GS bucket? Cheers :)

Chris M. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Phan Trần Anh K. · 2년 초과 전에 리뷰됨

Duy Hoàn N. · 2년 초과 전에 리뷰됨

excellent lab, really made it difficult for me.

Vineeth N. · 2년 초과 전에 리뷰됨