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BigQuery für Machine Learning
Earned Sep 27, 2020 EDT
Cloud Healthcare API
Earned Sep 26, 2020 EDT
Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten
Earned Sep 20, 2020 EDT
Google Developer – Grundlagen
Earned Sep 20, 2020 EDT
Einführung in Machine Learning: Language Processing
Earned Sep 13, 2020 EDT
Intro to ML: Image Processing
Earned Sep 13, 2020 EDT
Sie möchten Machine-Learning-Modelle mithilfe von SQL in Minuten statt in Stunden erstellen? BigQuery ML sorgt für eine breite Nutzung von Machine Learning, indem es Datenanalysten ermöglicht, ML-Modelle zu erstellen, zu trainieren und zu bewerten sowie mit den Modellen und vorhandenen SQL-Tools und ‑Fähigkeiten Vorhersagen zu treffen. In dieser Lab-Reihe experimentieren Sie mit verschiedenen Modelltypen und erfahren, was für ein gutes Modell notwendig ist.
Cloud Healthcare API bridges the gap between care systems and applications built on Google Cloud. By supporting standards-based data formats and protocols of existing healthcare technologies, Cloud Healthcare API connects your data to advanced Google Cloud capabilities, including streaming data processing with Cloud Dataflow, scalable analytics with BigQuery, and machine learning with Cloud Machine Learning Engine. In this Quest you will use the Cloud Healthcare API to ingest and process data in the industry standard FHIR, HL7v2 and DICOM formats, train a TensorFlow model for prediction with FHIR data, and also gain practice with de-identification of datasets.
Mit dem Skill-Logo zum Kurs Daten für ML-APIs in Google Cloud vorbereiten weisen Sie Grundkenntnisse in folgenden Bereichen nach: Bereinigen von Daten mit Dataprep von Trifacta, Ausführen von Datenpipelines in Dataflow, Erstellen von Clustern und Ausführen von Apache Spark-Jobs in Managed Service for Apache Spark sowie Aufrufen von ML-APIs, einschließlich der Cloud Natural Language API, Cloud Speech-to-Text API und Video Intelligence API.
In diesem Einführungskurs erfahren Anwendungsentwickler, wie sie mit dem Google Cloud-Ökosystem sichere, skalierbare und intelligente cloudnative Anwendungen erstellen können. Sie lernen, wie Sie Anwendungen entwickeln und skalieren, ohne eine Infrastruktur einzurichten, Datenanalysen durchführen, Erkenntnisse aus Daten gewinnen und mit vortrainierten ML-APIs entwickeln, um maschinelles Lernen zu nutzen, auch wenn Sie kein Experte für maschinelles Lernen sind. Außerdem werden Sie die nahtlose Integration verschiedener Google-Dienste und APIs kennenlernen, mit denen Sie intelligente Anwendungen erstellen können.
Machine Learning gehört zu den am schnellsten wachsenden Technologiefeldern – und Google Cloud hat zu dessen Weiterentwicklung maßgeblich beigetragen. Dank zahlreicher APIs bietet Google Cloud ein Tool für nahezu jede Aufgabe im Bereich des maschinellen Lernens. In diesem Kurs für Einsteiger können Sie praktische Erfahrungen mit Machine Learning hinsichtlich der Sprachverarbeitung sammeln. Sie absolvieren Labs, in denen Sie Entitäten aus Text extrahieren, Sentiment- und Syntaxanalysen durchführen und die Speech-to-Text API für Transkriptionen verwenden.
Using large scale computing power to recognize patterns and "read" images is one of the foundational technologies in AI, from self-driving cars to facial recognition. The Google Cloud Platform provides world class speed and accuracy via systems that can utilized by simply calling APIs. With these and a host of other APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory quest, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to image processing by taking labs that will enable you to label images, detect faces and landmarks, as well as extract, analyze, and translate text from within images.