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Build and Deploy Machine Learning Solutions on Vertex AI
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Build and Deploy Machine Learning Solutions on Vertex AI
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Mit dem Skill-Logo zum Kurs Build and Deploy Machine Learning Solutions with Vertex AI weisen Sie fortgeschrittene Kenntnisse nach. Sie lernen in diesem Kurs, wie Sie die Vertex AI-Plattform von Google Cloud, AutoML und benutzerdefinierte Trainingsdienste nutzen, um Machine-Learning-Modelle zu trainieren, zu bewerten, abzustimmen, zu erklären und bereitzustellen.
Dieser Kurs richtet sich an professionelle Data Scientists und Machine Learning Engineers.
Ein Skill-Logo ist ein exklusives digitales Abzeichen, das von Google Cloud ausgestellt wird und Ihre Kenntnisse über Produkte und Dienste von Google Cloud belegt. In diesem Zusammenhang wird auch die Fähigkeit bewertet, Ihr Wissen in einer interaktiven praxisnahen Umgebung anzuwenden. Absolvieren Sie diese Aufgabenreihe und die Challenge-Lab-Prüfung, um ein digitales Abzeichen zu erhalten, das Sie in Ihrem Netzwerk posten können.
Kursinformationen
Ziele
- Modelle lokal in einem gehosteten Vertex-Notebook erstellen und trainieren
- Trainingscode containerisieren und per Push in Google Cloud Artifact Registry übertragen
- Verwaltete Artefakte von Bilddatensätzen für das Tracking von Tests erstellen
- BigQuery ML-XGBoost-Klassifikator (BQML) trainieren
- Trainingsjob mit der Console von Vertex AI auslösen
- Mit dem KFP SDK eine benutzerdefinierte Modellbewertungskomponente erstellen
- Vordefinierte KFP-Komponenten in die Pipeline aufnehmen
- Trainierte Modelle für Onlinevorhersagen auf einem Vertex-Endpunkt bereitstellen
- Abfragen an das Modell senden, um Onlinevorhersagen und ‑erklärungen zu erhalten
Voraussetzungen
Bevor Sie sich für diesen Kurs anmelden, sollten Sie in der Python-Klasse von Google Erfahrung mit der Programmierung mit Python sammeln und den Machine Learning Crash Course absolvieren. Einen Überblick über Vertex AI erhalten Sie in der Videoreihe Google Cloud Tech AI Simplified.
Verfügbare Sprachen
English, Deutsch, bahasa Indonesia, português (Brasil), 日本語, 简体中文, 繁體中文, español (Latinoamérica), français und 한국어