Schulungsübersicht

Einführung

Überblick über AutoML Funktionen und Architektur

  • Google’s ML-Ökosystem
  • AutoML-Produktreihe

Arbeiten mit Google’s Machine Learning Ökosystem

  • Anwendungen für AutoML-Produkte
  • Herausforderungen und Grenzen

Bewertung von Inhalten mit AutoML natürlicher Sprache

  • Vorbereiten von Datensätzen
  • Erstellung und Einsatz von Modellen
  • Text- und Dokumententraining (Klassifizierung, Extraktion, Analyse)

Klassifizierung von Bildern mit AutoML Vision

  • Beschriftung von Bildern
  • Training und Auswertung von Modellen
  • AutoML Vision Edge

Erstellen von Übersetzungsmodellen mit AutoML Translation

  • Aufbereitung von Datensätzen (Ausgangs- und Zielsprache)
  • Erstellen und Verwalten von Modellen
  • Testen von Modellen

Vorhersagen aus trainierten Modellen treffen

  • Analyse von Dokumenten
  • Bildvorhersage
  • Übersetzen von Inhalten

Andere AutoML Produkte erforschen

  • AutoML Tabellen für strukturierte Daten
  • AutoML Video Intelligence für Videos

Fehlersuche

Zusammenfassung und Schlussfolgerung

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in der Datenanalyse
  • Vertrautheit mit maschinellem Lernen

Publikum

  • Datenwissenschaftler
  • Datenanalysten
  • Entwickler
  7 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

Erfahrungsberichte (1)

Kombinierte Kurse

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