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Schwartz Jacob

メンバー加入日: 2021

ブロンズリーグ

2200 ポイント
Google Cloud での ML の API の使用 Earned 10月 17, 2022 EDT
ML 入門: 画像処理 Earned 10月 10, 2022 EDT
Cloud Data Fusion でのコードレス パイプラインの構築 Earned 10月 3, 2022 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 3月 29, 2021 EDT

「Google Cloud での ML の API の使用 」コースを修了して、上級スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、ML と AI テクノロジーを活用する 3 つの API(Cloud Vision API、Cloud Translation API、Cloud Natural Language API) の基本機能について学習します。

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大規模なコンピューティング能力を使用してパターンを認識し、 画像を「読み取る」ことは、自動運転車や顔認識に使用される AI の基盤技術の一つです 。 Google Cloud Platform は、 API を呼び出すだけで利用できるシステムを通じて、ワールドクラスの速度と精度を提供します。 こうした機能とさまざまな API を備えた GCP のツールを使えば、 ほぼあらゆる ML ジョブに対応できます。 この入門コースでは、 画像処理に用いられる ML の実践的な演習を行います。 ラボを活用して、画像にラベルを付けたり、顔やランドマークを検出したり、 画像内のテキストを抽出、分析、翻訳したりすることができます。

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このコースでは、クラウドネイティブでコーディング不要のデータ統合プラットフォーム である Cloud Data Fusion を使用した実践的な演習を行います。このプラットフォームの事前構築済みの変換とコネクタを利用すれば、 ETL デベロッパー、データ エンジニア、データ アナリストはコーディングの心配無用で パイプラインを構築してデプロイできるため、大いに恩恵を受けられます。コースではまず、 クイックスタート ラボを通じて Cloud Data Fusion の UI に慣れてもらいます。その後、 バッチ パイプラインとリアルタイム パイプラインの実行や、組み込みの Wrangler プラグイン を使った各種の変換の実施を試してみます。

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「Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装」入門コースを修了してスキルバッジを獲得すると、次のスキルを実証できます: Compute Engine における仮想マシンの作成とデプロイ、 ネットワーク ロードバランサとアプリケーション ロードバランサの構成。

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