Informações gerais

Duração: 1 min

A repetibilidade é um aspecto importante para o machine learning. Caso você faça a mesma ação agora e daqui cinco minutos e receba respostas diferentes, a experimentação será comprometida. Em outras palavras, você vai encontrar dificuldades em avaliar se uma alteração realizada resultou em uma melhoria ou não.

O que é necessário

• Faça login no console do GCP com sua conta gerada pelo Qwiklabs.

O que você vai aprender

Neste laboratório, vamos mostrar como realizar as seguintes tarefas:

• Analisar o impacto das diferentes maneiras de criar conjuntos de dados de machine learning.

Configuração e requisitos

Para cada laboratório, você recebe um novo projeto do Google Cloud e um conjunto de recursos por um determinado período e sem custos financeiros.

1. Faça login no Qwiklabs em uma janela anônima.

2. Confira o tempo de acesso do laboratório (por exemplo, 1:15:00) e finalize todas as atividades nesse prazo.
   Não é possível pausar o laboratório. Você pode reiniciar o desafio, mas vai precisar refazer todas as etapas.

3. Quando tudo estiver pronto, clique em Começar o laboratório.

4. Anote as credenciais (Nome de usuário e Senha). É com elas que você vai fazer login no Console do Google Cloud.

5. Clique em Abrir Console do Google.

6. Clique em Usar outra conta, depois copie e cole as credenciais deste laboratório nos locais indicados.
   Se você usar outras credenciais, vai receber mensagens de erro ou cobranças.

7. Aceite os termos e pule a página de recursos de recuperação.

Tarefa 1: inicie uma instância de Notebooks da Vertex AI

1. Clique no menu de navegação.

2. Clique em Vertex AI > Painel.

3. Selecione Ativar todas as APIs recomendadas. Essa ação leva apenas alguns segundos.

4. Clique em Workbench no painel esquerdo.

5. Selecione Notebooks gerenciados pelo usuário na barra Visualização.

6. Clique no ícone + Criar novo na parte de cima da página.

7. Em Ambiente selecione Python 3 (com Intel® MKL).

8. Clique no link Opções avançadas na parte de baixo da janela lateral.

9. Defina a Região como e a Zona como .

10. No painel esquerdo, clique em Tipo de máquina. Selecione E2-standard e e2-standard-4 na lista de opções.

11. Na parte de baixo da página, clique em Criar. A criação do Notebook leva de 4 a 7 minutos para ser concluída.

12. Depois de alguns minutos, o console da Vertex AI vai mostrar o nome da instância seguido por Open Jupyterlab. Clique em Open Jupyterlab.

O ambiente de notebook está configurado.

Tarefa 2: clone o repositório do curso na sua instância de Notebooks do AI Platform

Para clonar o notebook training-data-analyst na instância do JupyterLab, siga estas etapas:

1. No JupyterLab, clique no ícone de Terminal para abrir um novo.

2. No prompt da linha de comando, execute o seguinte:

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/training-data-analyst

3. Para confirmar que você clonou o repositório, clique duas vezes no diretório training-data-analyst e veja se o conteúdo aparece.
   Nele você também encontra os arquivos de todos os laboratórios com notebooks do Jupyter deste curso.

Tarefa 3: crie divisões de conjuntos de dados repetíveis

Duração: 15 min

1. Na interface do notebook, navegue até training-data-analyst > courses > machine_learning > deepdive > 02_generalization e abra repeatable_splitting.ipynb.

2. Na interface do notebook, clique em Editar > Limpar todas as saídas.

3. Leia o conteúdo e execute cada célula.

Finalize o laboratório

Clique em Terminar o laboratório após a conclusão. O Google Cloud Ensina remove os recursos usados e limpa a conta por você.

Você vai poder avaliar sua experiência no laboratório. Basta selecionar o número de estrelas, digitar um comentário e clicar em Enviar.

O número de estrelas indica o seguinte:

• 1 estrela = muito insatisfeito
• 2 estrelas = insatisfeito
• 3 estrelas = neutro
• 4 estrelas = satisfeito
• 5 estrelas = muito satisfeito

Feche a caixa de diálogo se não quiser enviar feedback.

Para enviar seu feedback, fazer sugestões ou correções, use a guia Suporte.

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