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Dmytro Teliukov

Membro dal giorno 2023

Campionato Diamante

67455 punti
Use APIs to Work with Cloud Storage Earned mar 31, 2024 EDT
Monitor and Manage Google Cloud Resources Earned mar 31, 2024 EDT
Store, Process, and Manage Data on Google Cloud - Console Earned mar 31, 2024 EDT
Migrate MySQL Data to Cloud SQL Using Database Migration Service Earned mar 31, 2024 EDT
Store, Process, and Manage Data on Google Cloud - Command Line Earned mar 30, 2024 EDT
Manage Data Models in Looker Earned mar 30, 2024 EDT
Crea un sito web su Google Cloud Earned mar 26, 2024 EDT
Use Machine Learning APIs on Google Cloud Earned mar 25, 2024 EDT
Share Data Using Google Data Cloud Earned mar 25, 2024 EDT
DEPRECATED Detect Manufacturing Defects Using Visual Inspection AI Earned mar 24, 2024 EDT
DEPRECATED Networking Fundamentals on Google Cloud Earned mar 19, 2024 EDT
Implement Cloud Storage and Data Protection Solutions Earned mar 18, 2024 EDT
Analyze Sentiment with Natural Language API Earned mar 5, 2024 EST
Deploy and Secure Serverless APIs with API Gateway Earned mar 5, 2024 EST
Infrastruttura Google Cloud di base: servizi principali Earned feb 28, 2024 EST
Infrastruttura Google Cloud di base: fondamenti Earned feb 23, 2024 EST
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - Italiano Earned feb 21, 2024 EST
Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep Earned feb 18, 2024 EST
Build LookML Objects in Looker Earned nov 1, 2023 EDT
[Deprecated] Get Started with Looker Earned nov 1, 2023 EDT
Perform Predictive Data Analysis in BigQuery Earned nov 1, 2023 EDT
Create ML Models with BigQuery ML Earned ott 22, 2023 EDT
Genera insight dai dati BigQuery Earned ott 20, 2023 EDT
Prepare Data for Looker Dashboards and Reports Earned ott 19, 2023 EDT
Google Cloud Data Analytics Essentials Earned ott 17, 2023 EDT
Building Scalable Java Microservices with Spring Boot and Spring Cloud Earned ott 16, 2023 EDT
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML Earned ott 15, 2023 EDT
Build a Data Warehouse with BigQuery Earned ott 15, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned ott 14, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Italiano Earned ott 13, 2023 EDT
Creazione di sistemi di analisi dei flussi di dati resilienti su Google Cloud Earned ott 13, 2023 EDT
Creazione di pipeline di dati in batch su Google Cloud Earned ott 11, 2023 EDT
Modernizzazione di data lake e data warehouse con Google Cloud Earned ott 10, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Italiano Earned ott 10, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Italiano Earned ott 7, 2023 EDT
Introduction to Responsible AI - Italiano Earned ott 7, 2023 EDT
Introduction to Generative AI - Italiano Earned ott 7, 2023 EDT
DEPRECATED Build and Deploy Machine Learning Solutions on Vertex AI Earned ott 6, 2023 EDT
Prepara i dati per le API ML su Google Cloud Earned ott 6, 2023 EDT
MLOps with Agent Platform: Manage Features Earned ott 4, 2023 EDT
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started Earned ott 4, 2023 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud Earned ott 3, 2023 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud Earned ott 1, 2023 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud Earned set 29, 2023 EDT
Production Machine Learning Systems Earned set 27, 2023 EDT
Machine learning in azienda Earned set 25, 2023 EDT
[DEPRECATED] Feature engineering Earned set 24, 2023 EDT
Crea, addestra ed esegui il deployment di modelli ML tramite Keras su Google Cloud Earned set 23, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - Italiano Earned set 22, 2023 EDT
Introduzione all'AI e al machine learning su Google Cloud Earned set 20, 2023 EDT

Complete the introductory Use APIs to Work with Cloud Storage skill badge to demonstrate skills in the following: using APIs to work with Cloud Storage resources, including the Cloud Storage API.

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Complete the introductory Monitor and Manage Google Cloud Resources skill badge to demonstrate skills in the following: granting and revoking IAM permissions; installing monitoring and logging agents; creating, deploying, and testing an event-driven Cloud Run function.

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Cloud Storage, Cloud Functions, and Cloud Pub/Sub are all Google Cloud Platform services that can be used to store, process, and manage data. All three services can be used together to create a variety of data-driven applications. In this skill badge you use Cloud Storage to store images, Cloud Functions to process the images, and Cloud Pub/Sub to send the images to another application.

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Complete the introductory Migrate MySQL Data to Cloud SQL Using Database Migration Service skill badge course to demonstrate skills in the following: migrating MySQL data to Cloud SQL using different job types and connectivity options available in Database Migration Service and migrating MySQL user data when running Database Migration Service jobs.

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Cloud Storage, Cloud Functions, and Cloud Pub/Sub are all Google Cloud Platform services that can be used to store, process, and manage data. All three services can be used together to create a variety of data-driven applications. In this skill badge you use Cloud Storage to store images, Cloud Functions to process the images, and Cloud Pub/Sub to send the images to another application.

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Complete the intermediate Manage Data Models in Looker skill badge course to demonstrate skills in the following: maintaining LookML project health; utilizing SQL runner for data validation; employing LookML best practices; optimizing queries and reports for performance; and implementing persistent derived tables and caching policies.

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Ottieni il badge delle competenze introduttivo completando il corso con badge delle competenze Crea un sito web su Google Cloud. Questo corso si basa sulla serie Get Cooking in Cloud e tratta i seguenti argomenti:Deployment di un sito web su Cloud RunHosting di un'app web su Compute EngineCreazione, deployment e scalabilità del tuo sito web su Google Kubernetes EngineMigrazione da un'applicazione monolitica a un'architettura di microservizi utilizzando Cloud Build

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Earn the advanced skill badge by completing the Use Machine Learning APIs on Google Cloud course, where you learn the basic features for the following machine learning and AI technologies: Cloud Vision API, Cloud Translation API, and Cloud Natural Language API.

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Earn a skill badge by completing the Share Data Using Google Data Cloud skill badge course, where you will gain practical experience with Google Cloud Data Sharing Partners, which have proprietary datasets that customers can use for their analytics use cases. Customers subscribe to this data, query it within their own platform, then augment it with their own datasets and use their visualization tools for their customer facing dashboards.

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Earn a skill badge by completing the Detect Manufacturing Defects using Visual Inspection AI course, where you learn how to use Visual Inspection AI to deploy a solution artifact and test that it can successfully identify defects in a manufacturing process.

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Earn a skill badge by completing the Networking Fundamentals on Google Cloud quest, where you learn how to work with VPC networks and load balancers on Google Cloud. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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Earn a Skill Badge by completing the Implement Cloud Storage and Data Protection Solutions course. Learn to create a Cloud Storage bucket, use the command line, and protect objects with Bucket Lock.

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Earn a skill badge by completing the Analyze Sentiment with Natural Language API quest, where you learn how the API derives sentiment from text.

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Earn a skill badge by completing the Deploy and Secure Serverless APIs with API Gateway skill badge course, where you learn how to use API Gateway to deploy, secure, and manage APIs with a fully managed gateway.

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Questo corso accelerato on demand illustra ai partecipanti l'infrastruttura e i servizi di piattaforma flessibili e completi di Google Cloud con particolare attenzione a Compute Engine. Attraverso una combinazione di videolezioni, demo e lab pratici, i partecipanti potranno esplorare gli elementi delle soluzioni, tra cui i componenti dell'infrastruttura come reti, sistemi e servizi per applicazioni, ed eseguirne il deployment. Questo corso tratta inoltre del deployment di soluzioni pratiche quali, ad esempio, chiavi di crittografia fornite dal cliente, gestione di sicurezza e accessi, quote e fatturazione, monitoraggio delle risorse.

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Questo corso accelerato on demand illustra ai partecipanti l'infrastruttura e i servizi di piattaforma flessibili e completi di Google Cloud con particolare attenzione a Compute Engine. Attraverso una combinazione di videolezioni, demo e lab pratici, i partecipanti potranno esplorare gli elementi delle soluzioni, tra cui i componenti dell'infrastruttura come reti, macchine virtuali e servizi per applicazioni, ed eseguirne il deployment. Imparerai a utilizzare Google Cloud mediante la console e Cloud Shell. Scoprirai inoltre il ruolo del Cloud Architect, gli approcci alla progettazione dell'infrastruttura e la configurazione del networking virtuale con VPC (Virtual Private Cloud), progetti, reti, subnet, indirizzi IP, route e regole firewall.

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Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure introduce concetti e terminologia importanti per lavorare con Google Cloud. Attraverso video e lab pratici, questo corso presenta e confronta molti dei servizi di computing e archiviazione di Google Cloud, insieme a importanti strumenti di gestione delle risorse e dei criteri.

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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Associate Cloud Engineer certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook in Gemini Notebook , and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.

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Complete the introductory Build LookML Objects in Looker skill badge course to demonstrate skills in the following: building new dimensions and measures, views, and derived tables; setting measure filters and types based on requirements; updating dimensions and measures; building and refining Explores; joining views to existing Explores; and deciding which LookML objects to create based on business requirements.

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Earn a skill badge by completing the Get Started with Looker skill badge course, where you learn how to analyze, visualize, and curate data using Looker Studio and Looker.

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Complete the intermediate Perform Predictive Data Analysis in BigQuery skill badge course to demonstrate skills in the following: creating datasets in BigQuery by importing CSV and JSON files; harnessing the power of BigQuery with sophisticated SQL analytical concepts, including using BigQuery ML to train an expected goals model on soccer event data and evaluate the impressiveness of World Cup goals.

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Complete the intermediate Create ML Models with BigQuery ML skill badge to demonstrate skills in creating and evaluating machine learning models with BigQuery ML to make data predictions.

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Completa il corso introduttivo con badge delle competenze Genera insight dai dati BigQuery per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: scrivere query SQL, eseguire query su tabelle pubbliche, caricare dati di esempio in BigQuery, risolvere i problemi di sintassi comuni con lo strumento di convalida query in BigQuery e creare report in Data Studio collegando ai dati di BigQuery.

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Complete the introductory Prepare Data for Looker Dashboards and Reports skill badge course to demonstrate skills in the following: filtering, sorting, and pivoting data; merging results from different Looker Explores; and using functions and operators to build Looker dashboards and reports for data analysis and visualization.

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Discover how to turn raw numbers into clear, data-driven decisions on Google Cloud. Through hands-on labs and practical real-world scenarios, this beginner-level course guides you through querying data in BigQuery, exploring trends in Looker, and crafting shareable, interactive reports in Data Studio.

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The microservices architecture describes a software design pattern in which an application is a collection of loosely coupled services. These services are fine-grained, and can be individually maintained and scaled. The microservices architecture is ideal for the public cloud, with its focus on elastic scaling with on-demand resources. In this course, you will build a Java application using Spring Boot and Spring Cloud on Google Cloud.

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Complete the intermediate Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML skill badge to demonstrate skills in the following: building data transformation pipelines to BigQuery using Dataprep by Trifacta; using Cloud Storage, Dataflow, and BigQuery to build extract, transform, and load (ETL) workflows; and building machine learning models using BigQuery ML.

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Complete the intermediate Build a Data Warehouse with BigQuery skill badge course to demonstrate skills in the following: joining data to create new tables, troubleshooting joins, appending data with unions, creating date-partitioned tables, and working with JSON, arrays, and structs in BigQuery.

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This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.

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L'integrazione del machine learning nelle pipeline di dati aumenta la capacità di estrarre insight dai dati. Questo corso illustra i modi in cui il machine learning può essere incluso nelle pipeline di dati su Google Cloud. Per una personalizzazione minima o nulla, il corso tratta di AutoML. Per funzionalità di machine learning più personalizzate, il corso introduce Notebooks e BigQuery Machine Learning (BigQuery ML). Inoltre, il corso spiega come mettere in produzione soluzioni di machine learning utilizzando Vertex AI.

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L'elaborazione dei flussi di dati sta diventando sempre più diffusa poiché la modalità flusso consente alle aziende di ottenere parametri in tempo reale sulle operazioni aziendali. Questo corso tratta la creazione di pipeline di dati in modalità flusso su Google Cloud. Pub/Sub viene presentato come strumento per la gestione dei flussi di dati in entrata. Il corso spiega anche come applicare aggregazioni e trasformazioni ai flussi di dati utilizzando Dataflow e come archiviare i record elaborati in BigQuery o Bigtable per l'analisi. Gli studenti acquisiranno esperienza pratica nella creazione di componenti della pipeline di dati in modalità flusso su Google Cloud utilizzando QwikLabs.

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Le pipeline di dati in genere rientrano in uno dei paradigmi EL (Extract, Load), ELT (Extract, Load, Transform) o ETL (Extract, Transform, Load). Questo corso descrive quale paradigma dovrebbe essere utilizzato e quando per i dati in batch. Inoltre, questo corso tratta diverse tecnologie su Google Cloud per la trasformazione dei dati, tra cui BigQuery, l'esecuzione di Spark su Dataproc, i grafici della pipeline in Cloud Data Fusion e trattamento dati serverless con Dataflow. Gli studenti fanno esperienza pratica nella creazione di componenti della pipeline di dati su Google Cloud utilizzando Qwiklabs.

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I due componenti chiave di qualsiasi pipeline di dati sono costituiti dai data lake e dai data warehouse. In questo corso evidenzieremo i casi d'uso per ogni tipo di spazio di archiviazione e approfondiremo i dettagli tecnici delle soluzioni di data lake e data warehouse disponibili su Google Cloud. Inoltre, descriveremo il ruolo di un data engineer, illustreremo i vantaggi di una pipeline di dati di successo per le operazioni aziendali ed esamineremo i motivi per cui il data engineering dovrebbe essere eseguito in un ambiente cloud. Questo è il primo corso della serie Data engineering su Google Cloud. Dopo il completamento di questo corso, iscriviti al corso Creazione di pipeline di dati in batch su Google Cloud.

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Questo corso presenta i prodotti e i servizi per big data e di machine learning di Google Cloud che supportano il ciclo di vita dai dati all'IA. Esplora i processi, le sfide e i vantaggi della creazione di una pipeline di big data e di modelli di machine learning con Vertex AI su Google Cloud.

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Guadagna un badge delle competenze completando i corsi Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models e Introduction to Responsible AI. Superando il quiz finale, dimostrerai la tua comprensione dei concetti fondamentali relativi all'IA generativa. Un badge delle competenze è un badge digitale rilasciato da Google Cloud come riconoscimento della tua conoscenza dei prodotti e dei servizi Google Cloud. Condividi il tuo badge delle competenze rendendo pubblico il tuo profilo e aggiungendolo al tuo profilo sui social media.

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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo volto a spiegare cos'è l'IA responsabile, perché è importante e in che modo Google implementa l'IA responsabile nei propri prodotti. Introduce anche i 7 principi dell'IA di Google.

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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo volto a spiegare cos'è l'AI generativa, come viene utilizzata e in che modo differisce dai tradizionali metodi di machine learning. Descrive inoltre gli strumenti Google che possono aiutarti a sviluppare le tue app Gen AI.

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Earn the intermediate skill badge by completing the Build and Deploy Machine Learning Solutions on Vertex AI skill badge course, where you learn how to use Google Cloud's Vertex AI platform, AutoML, and custom training services to train, evaluate, tune, explain, and deploy machine learning models.

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Ottieni il corso intermedio con badge delle competenze Prepara i dati per le API ML su Google Cloud per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: pulizia dei dati con Dataprep di Trifacta, esecuzione delle pipeline di dati in Dataflow, creazione dei cluster ed esecuzione dei job Apache Spark in Managed Service for Apache Spark e richiamo delle API ML tra cui l'API Cloud Natural Language, l'API Google Cloud Speech-to-Text e l'API Video Intelligence.

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This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Learners will get hands-on practice using Agent Platform Feature Store's streaming ingestion at the SDK layer.

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This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine Learning Engineering professionals use tools for continuous improvement and evaluation of deployed models. They work with (or can be) Data Scientists, who develop models, to enable velocity and rigor in deploying the best performing models.

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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine. This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.

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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.

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This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models. The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data. The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models. Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.

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This course covers how to implement the various flavors of production ML systems— static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing. You delve into TensorFlow abstraction levels, the various options for doing distributed training, and how to write distributed training models with custom estimators. This is the second course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Image Understanding with TensorFlow on Google Cloud course.

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Questo corso adotta un approccio pratico reale al flusso di lavoro ML attraverso un case study. Un team ML è chiamato a rispondere a numerosi requisiti aziendali e ad affrontare vari casi d'uso ML. Deve comprendere gli strumenti necessari per la gestione e la governance dei dati e considerare l'approccio migliore per la pre-elaborazione dei dati. Al team vengono presentate tre opzioni per creare modelli ML per due casi d'uso. Il corso spiega perché il team utilizzerà AutoML, BigQuery ML o l'addestramento personalizzato per raggiungere i propri obiettivi.

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Questo corso illustra i vantaggi dell'utilizzo di Vertex AI Feature Store, come migliorare l'accuratezza dei modelli di ML e come trovare le colonne di dati che forniscono le caratteristiche più utili. Il corso include inoltre contenuti e lab sul feature engineering utilizzando BigQuery ML, Keras e TensorFlow.

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Questo corso tratta la creazione di modelli ML con TensorFlow e Keras, il miglioramento dell'accuratezza dei modelli ML e la scrittura di modelli ML per l'uso su larga scala.

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Il corso inizia con una discussione sui dati: come migliorare la qualità dei dati ed eseguire analisi esplorative dei dati. Descriveremo Vertex AI AutoML e come creare, addestrare ed eseguire il deployment di un modello di ML senza scrivere una sola riga di codice. Comprenderai i vantaggi di Big Query ML. Discuteremo quindi di come ottimizzare un modello di machine learning (ML) e di come la generalizzazione e il campionamento possano aiutare a valutare la qualità dei modelli di ML per l'addestramento personalizzato.

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Questo corso presenta le offerte di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) su Google Cloud per la creazione di progetti di AI predittiva e generativa. Esplora le tecnologie, i prodotti e gli strumenti disponibili durante tutto il ciclo di vita data-to-AI, includendo le basi, lo sviluppo e le soluzioni di AI. Ha lo scopo di aiutare data scientist, sviluppatori di AI e ML engineer a migliorare le proprie abilità e conoscenze attraverso attività di apprendimento coinvolgenti ed esercizi pratici.

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