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課程簡介
介紹
AutoML 功能和體系結構概述
- Google 的 ML 生態系統
- AutoML 產品線
與Google的Machine Learning生態系統合作
- AutoML 產品的應用
- 挑戰和局限性
使用 AutoML 自然語言評估內容
- 準備數據集
- 創建和部署模型
- 文字和文件培訓(分類、提取、分析)
使用 AutoML 視覺對圖像進行分類
- 標記圖像
- 訓練和評估模型
- AutoML 視覺邊緣
使用 AutoML 翻譯創建翻譯模型
- 準備資料集(源語言和目標語言)
- 創建和管理模型
- 測試模型
從經過訓練的模型進行預測
- 分析文件
- 圖像預測
- 翻譯內容
探索其他 AutoML 產品
- AutoML 結構化數據表
- AutoML 視頻的 Video Intelligence
故障排除
總結和結論
最低要求
- 數據分析的基礎知識
- 熟悉機器學習
觀眾
- 數據科學家
- 數據分析師
- 開發人員
7 時間:
客戶評論 (1)
解決方案和實際用途的回應。
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機器翻譯