Phân tích thông minh và học máy với GCP

Các doanh nghiệp hiện đại tạo ra một lượng lớn dữ liệu, nhưng giá trị thực sự nằm ở việc trích xuất những nhận thức dự đoán. Chương trình này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cơ bản của phân tích dữ liệu thông minh và học máy dựa trên đám mây. Bạn sẽ tiến từ việc hiểu kho dữ kiện cơ bản đến việc triển khai các mô hình thông minh trực tiếp trong các luồng công việc phân tích của bạn bằng cách sử dụng các công cụ GCP. Bạn sẽ học được: - Hiểu được những nền tảng cơ bản của kho dữ liệu đám mây và các đường ống phân tích thông minh. - Tạo và triển khai các mô hình học máy trực tiếp bên trong cơ sở dữ liệu bằng BigQuery ML. - Apply tự động hóa giải pháp học máy với AutoML cho mô hình nguyên mẫu nhanh chóng. - Tìm hiểu các khái niệm MLOps hiện đại và dàn dựng đường ống để cập nhật mô hình. - Hợp nhất AI sinh sản cơ bản và khả năng mô hình ngôn ngữ lớn vào các luồng công việc phân tích. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cốt lõi của học máy và kiến trúc dữ liệu trước khi chuyển sang các bài tập dựa trên văn bản thực tế. Bạn sẽ đọc qua các kịch bản thế giới thực, phân tích các đoạn mã, và học cách xây dựng các đường ống phân tích thông minh từ đầu đến cuối. Chương trình này được thiết kế cho những nhà phân tích dữ liệu mới bắt đầu, những nhà khoa học dữ kiện đầy tham vọng, và những người đam mê đám mây muốn tận dụng khả năng học máy mà không cần có một nền tảng sâu trong lập trình phức tạp. Không cần kinh nghiệm học máy trước đó. Bắt đầu hành trình của bạn vào AI dựa trên đám mây và chuyển đổi cách bạn phân tích dữ liệu.