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Data Science on Google Cloud Platform: Machine Learning

Advanced 6 Steps 時間 42クレジット

This is the second of two Quests of hands-on labs derived from the exercises from the book Data Science on Google Cloud Platform by Valliappa Lakshmanan, published by O'Reilly Media, Inc. In this second Quest, covering chapter 9 through the end of the book, you extend the skills practiced in the first Quest, and run full-fledged machine learning jobs with state-of-the-art tools and real-world data sets, all using Google Cloud Platform tools and services.

Data Machine Learning

Prerequisites

This Quest assumes two prerequisites: 1) you have access to the O’Reilly book Data Science on the Google Cloud Platform, as the labs only include the exercises from the end of each chapter and do not contain the concepts or teaching from the text itself. 2) You have already completed the first Quest in this sequence: Data Science on the Google Cloud Platform as well as all the prerequisites required for that Quest. WIthout these prerequisites, students will not have the skills or experience needed to succeed here.

Quest Outline

ハンズオンラボ

Google Cloud Dataproc 上の Spark を使用した機械学習

このラボでは、Google Cloud Dataproc クラスタで実行される Apache Spark の機械学習ライブラリを使用してロジスティック回帰を実装し、多変数データセットのデータ用のモデルを作成する方法について学びます。

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ハンズオンラボ

Apache Beam と Cloud Dataflow を使用したタイム ウィンドウ データの処理(Java)

Maven を使用して Java アプリケーションをデプロイし、Cloud Dataflow でデータを処理します。この Java アプリケーションは、タイム ウィンドウ集計を実装して元データを拡張し、一貫性のあるトレーニング データセットとテスト データセットを作成します。

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ハンズオンラボ

TensorFlow での機械学習

このラボでは、Google Cloud Machine Learning と TensorFlow を使用して、機械学習を使用する予測モデルを作成および評価する方法について学びます。

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ハンズオンラボ

Google Cloud ML による分散型機械学習

データセットを 2 つの部分(モデルを開発するためのトレーニング セットと、モデルの精度を評価してから予測モデルを別々に繰り返し評価するためのテストセット)にパーティショニングするプロセスについて学びます。

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ハンズオンラボ

Google Cloud ML によるリアルタイムの機械学習

Hadoop クラスタで運用されている Cloud DataProc を使用して、ベイズ分類でデータセットを分析します。

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ハンズオンラボ

Google Cloud Dataproc の Cloud Datalab、Spark、Pig によるベイズ分類

このラボでは、Datalab がプレインストールされた状態で Google Cloud Dataproc クラスタをデプロイします。次に Spark を使用して量子化を実行し、データ モデリングの精度を改善します。

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