Смарт-аналитика и машинное обучение на GCP

Современные организации генерируют огромное количество данных, но реальная ценность заключается в преобразовании этих необработанных данных в умные, практические выводы. Понимание того, как интегрировать машинное обучение и искусственный интеллект в облачные конвейеры данных, теперь является важным навыком для начинающих специалистов по данным. Этот текстовый курс поможет вам освоить основы работы с облачными данными и развернуть интеллектуальные рабочие процессы на GCP. Вы получите прочные теоретические знания в области интеллектуальной аналитики, научитесь готовить данные и изучите способы внедрения управляемых служб машинного обучения, не имея при этом докторской степени по математике. Вы узнаете: - Понимание основных концепций интеллектуальной аналитики и облачных хранилищ данных - Настройка надежных конвейеров данных для приема, очистки и обработки структурированных и неструктурированных данных. - Применение предварительно обученных моделей машинного обучения для обработки естественного языка, компьютерного зрения и прогнозного анализа. - Исследуйте современный генеративный ИИ - Развертывание и мониторинг моделей машинного обучения с использованием практики MLOps - Практика разработки комплексных аналитических рабочих процессов с помощью поэтапных письменных учебников и концептуальных упражнений. Мы начнем с основных определений и основных концепций облака, прежде чем перейти к практическим конвейерам данных. Вы будете читать подробные архитектурные объяснения, анализировать структурированные фрагменты кода и выполнять письменные упражнения на основе сценариев, предназначенные для укрепления вашего обучения. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков данных, новичков в облаке и начинающих разработчиков, которые хотят понять интеграцию искусственного интеллекта в облако. Не требуется предварительного опыта машинного обучения или продвинутого программирования. Начните читать уже сегодня, чтобы раскрыть потенциал интеллектуального анализа данных в GCP.