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Google Cloud Platformでのデータサイエンス:機械学習

Advanced 6 Steps 8時間 42クレジット

これは2 つ目のクエストで、Google Cloud Platform の Valliappa Lakshmananが O'Reilly Media, Inc. から出版した「Data Science on the Google Cloud Platform」からの派生したラボです。9つのラボで構成され、1つ目のクエストで練習したスキルをさらに伸ばし、最先端で本格的な機械学習を実際的なデータで実行することで、Google Cloud Platformの機能とサービスを堪能していだけます。

Data Machine Learning

Prerequisites:

"<条件>このクエストには2つの前提条件があります。 1)O’Reilly 出版の「Data Science on the Google Cloud Platform」にアクセスがあり(ラボを使用目的として)、各章を終了していること(テキストやコンセプト部分は含まない) 2)最初のクエストを終了していること。「 Data Science on the Google Cloud Platform」および最初のクエストを受講するための前提条件を満たしていること。 上記を終了していない場合、本クエストを開始してもスキルや経験は不足していると見なされます。"

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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