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Module 1: Let Machines Do il Lavoro

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Cloud AutoML
In questo argomento si impara come Cloud AutoML consente di formare modelli di machine learning personalizzati di alta qualità con minimo sforzo o competenza di machine learning. Cloud AutoML è una suite di prodotti di machine learning che consente agli utenti con limitate esperienze di machine learning di formare modelli di alta qualità specifici per le loro esigenze di business. Cloud AutoML sfrutti più di 10 anni di tecnologia di ricerca Google proprietaria per aiutare i modelli di user's ml a ottenere prestazioni più rapide in previsioni più accurate. Per mettere il cloud automl al contesto permette di guardare cosa serve per risolvere un problema da ml per risolvere e ml problema senza il beneficio di un servizio gestito che ti sta a cuore per accostare i tuoi dati, codificare il modello e mettere insieme tutte le infrastrutture per servire le previsioni. Questo può essere proibitivamente complesso e molto tempo consumato ha visto come una piattaforma AI fosse uno sviluppatore e uno scienziato dei dati, come mostrato qui vi è una notevole riduzione della formazione richiesta e della necessaria infrastruttura oltre che la quantità complessiva di codice morale. Tuttavia c'è ancora un requisito per fornire dati di formazione approfonditi nel processo è ancora tempo che ne consuma uno. Quello che da subito è degno di nota con Cloud automl è che non c'è alcun requisito sul lato degli utenti per sviluppare un modello o fornire un'infrastruttura di servizio di formazione in aggiunta a dati molto meno formativi e i risultati raggiunti sono molto più veloci. La capacità di cloud automl di risolvere in modo efficiente un problema ml è in gran parte dovuta a come semplifica questi passaggi complessi associati al costo dell'edificio in ml. Ci sono due prodotti auto per auto che si applicano a quello che si può vedere, la visione AutoML e l'intelligenza video AutoML. Con la visione automl è possibile semplicemente upload delle immagini in modelli di immagine personalizzati formati ad un'interfaccia grafica facile da usare, è possibile ottimizzare il proprio modello per la precisione, la latenza e la dimensione. AutoML vision Edge consente di esportare il proprio modello di treno personalizzato in un'applicazione in Cloud o dispositivi al bordo è possibile addestrare i modelli per classificare le immagini attraverso etichette di lettura che si scelga il servizio di etichettatura dei dati di Google, consente di utilizzare il proprio team per aiutare ad annotare le vostre immagini o i video o il testo. In seguito completerà un laboratorio dove utilizzerà la visione Cloud AutoML per addestrare un modello personalizzato per riconoscere i diversi tipi di nuvole. AUTOML video intelligence facile da addestrare modelli personalizzati per classificare e tenere traccia degli oggetti con nei video si tratta di un accordo per i pprogetti che richiedono etichette di entità personalizzate per categorizzare i contenuti che   isn è coperto dalla API di video intelligence pre - training. Ci sono anche due prodotti Cloud AutoML che si applicano a quello che si può sentire. Lingua naturale autoML E AUTOML TRANSLATION traduzione per classificare e identificare eventuali problematiche all'interno dei documenti e etichettarle in base al proprio dominio specifiche parole chiave o frasi. Lo stesso vale per essere in grado di comprendere il parere complessivo o la sensazione espressa o l'atteggiamento espresso in un blocco di testo che si è sintonizzato sui tuoi punteggi di sentiment specifici del tuo dominio. La traduzione AutoML CONSENTE di caricare il linguaggio tradotto è di pere e quindi formare un costo un modello per le query di traduzione restituisce risultati specifici per il tuo dominio e potrai scalare e adattarsi per soddisfare le tue esigenze. Le tabelle autoML riducono il tempo necessario per passare dai dati greli alla produzione di alta qualità da mesi a pochi giorni. Ci sono molti casi di utilizzo diversi per le tabelle automl ad esempio se si è in te è possibile prevedere meglio la domanda del cliente in modo da poter colmare le lacune e massimizzare le proprie entrate ottimizzando le promozioni e i prezzi di distribuzione del prodotto. Se ci si trova nel business delle assicurazioni   si potrebbe prevedere o ottimizzare un rischio di audit policy e il ritorno azzerando le potenzialità per grandi crediti o la probabilità di frode.   Nel marketing è possibile comprendere meglio il proprio cliente per esempio whats il valore medio della durata della clientela è possibile sfruttare al massimo la spesa di marketing utilizzando tutte le tabelle per stimare il valore di acquisto previsto del volume, la frequenza, la conversione del piombo, la probabilità e la verosimiglianza.