ProArena»Разное»Designing and Implementing Solutions Using Google Cloud AutoML

Designing and Implementing Solutions Using Google Cloud AutoML

Опубликовал: LeeAndro, 20-10-2018, 22:29, Разное, 218, 0

Designing and Implementing Solutions Using Google Cloud AutoML
Designing and Implementing Solutions Using Google Cloud AutoML
MP4 | Video: AVC 1280x720 | Audio: AAC 44KHz 2ch | Duration: 1 Hour 41M | 634 MB
Genre: eLearning | Language: English

Google облако АИ предлагает широкий ассортимент службы машинного обучения. AutoML имеет передовые технологии, которые использует обучающие данные, чтобы найти лучшую модель для вашего случая. В этом курсе, вы научитесь создавать пользовательские модели машинного обучения


Большинство организаций хотят использовать силу машинного обучения для того, чтобы улучшить свою продукцию, но они не всегда имеют опыт и знания, имеющиеся в доме. В этом, конечно, проектировании и реализации решений с помощью Google облако AutoML, вы узнаете, как можно тренироваться на заказ машинное обучение модели на наборе данных с помощью нескольких щелчков мыши на интерфейсе или несколько команд в окне терминала. Этот курс также покажет, как инженеры и аналитики могут использовать силу мл для общих случаев применения AutoML, чтобы построить свою собственную модель, обученная на собственные данные, без необходимости каких-либо конкретных машинного обучения опыт. Во-первых, вы увидите обзор набора службы машинного обучения в облаке Google и понять особенности каждого, чтобы вы могли сделать правильный выбор услуг для вашего случая. Вы узнаете о базовых концепций, лежащих в основе AutoML который использует нейронную архитектуру поиска и переноса обучения, чтобы найти лучшие нейронной сети для пользовательского использования. Далее вы исследуете модель перевода AutoML и кормить в парах приговор в формат TMX, чтобы выполнить перевод с немецкого на английский. Вы будете использовать вашу модель для прогнозирования от пользовательского интерфейса из командной строки, и с помощью API-интерфейсы Python. Вы также научитесь понимать значимости Блю для анализа качества модели перевода. Наконец, вы будете использовать API-интерфейсы на естественном языке, что AutoML предлагает построить модель для анализа тональности отзывов и работа с AutoML для классификации изображений с помощью AutoML Апис видение. Вы закончили изучение основных требований данных, необходимых для обучения этой модели и разработать классификатор, который может определить фрукты. По окончании этого курса, вам будет очень комфортно выбирая правильный мл API, который подходит для вашего варианта использования и с использованием AutoML для построения сложных нейронных сетей, обученных на свой собственный набор данных для общих проблем.

DOWNLOAD






turbobit

Похожие публикации
У данной публикации еще нет комментариев. Хотите начать обсуждение?

Информация

Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.
Календарь
«    Март 2024    »
ПнВтСрЧтПтСбВс
 123
45678910
11121314151617
18192021222324
25262728293031

PROARENA

ProArena Развлекательнопознавательный ресурс 2007-2021г.