Plan du cours

Introduction

Vue d'ensemble des caractéristiques et de l'architecture de AutoML.

  • L'écosystème ML de Google’s
  • Gamme de produits AutoML

Travailler avec l'écosystème Machine Learning de Google

  • Applications pour les produits AutoML
  • Défis et limites

Évaluer le contenu à l'aide du AutoML langage naturel

  • Préparation des ensembles de données
  • Création et déploiement de modèles
  • Apprentissage de textes et de documents (classification, extraction, analyse)

Classification d'images à l'aide de la vision AutoML

  • Étiquetage des images
  • Entraînement et évaluation des modèles
  • AutoML Vision Edge

Création de modèles de traduction à l'aide de AutoML Traduction

  • Préparation des ensembles de données (langue source et langue cible)
  • Création et gestion de modèles
  • Tester les modèles

Faire des prédictions à partir de modèles entraînés

  • Analyse de documents
  • Prédiction d'images
  • Traduire le contenu

Explorer d'autres AutoML produits

  • AutoML Tableaux pour les données structurées
  • AutoML Vidéo Intelligence pour les vidéos

Dépannage

Résumé et conclusion

Pré requis

  • Connaissance de base de l'analyse de données
  • Familiarité avec l'apprentissage automatique

Audience

  • Data scientists
  • Analystes de données
  • Développeurs
  7 heures
 

Nombre de participants


Début

Fin


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

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