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ML Pipelines on Google Cloud - 日本語版

عن

このコースでは、Google Cloud で最先端の ML パイプラインに携わっている ML エンジニアおよびトレーナーたちから知識を吸収することができます。 最初のいくつかのモジュールで、ML パイプラインとメタデータの管理用 TensorFlow を基盤とする Google の本番環境向け機械学習プラットフォーム TensorFlow Extended（TFX）について説明します。パイプラインのコンポーネントについて、そして TFX を使用したパイプラインのオーケストレーションについて学習します。また、継続的インテグレーションと継続的デプロイを通じたパイプラインの自動化の方法と、ML メタデータの管理方法についても学習します。その後、焦点を変えて、TensorFlow、PyTorch、Scikit Learn、XGBoost などの複数の ML フレームワーク全体にわたる ML パイプラインの自動化と再利用の方法について説明します。 さらに、Google Cloud のもう 1 つのツール、Cloud Composer を継続的なトレーニング パイプラインのオーケストレーションに活用する方法についても学習します。最後は、MLflow を使用して機械学習の完全なライフサイクルを管理する方法の解説で締めくくります。

الوحدات

概要

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  • コース概要

概要

    • 7 Videos
    • 1 ExternalTool
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 理解度チェック

1 External Tool

  • ラボ: TFX のチュートリアル

7 Videos

  • TensorFlow Extended（TFX）
  • TFX のコンセプト
  • TFX の標準データ コンポーネント
  • TFX の標準モデル コンポーネント
  • TFX パイプライン ノード
  • TFX ライブラリ
  • ラボの概要: TFX のチュートリアル

概要

    • 4 Videos
    • 1 ExternalTool
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 理解度チェック

1 External Tool

  • ラボ: Cloud AI Platform の TFX パイプライン

4 Videos

  • TFX オーケストレーター
  • Apache Beam
  • Cloud AI Platform の TFX
  • ラボの概要: Cloud AI Platform の TFX パイプライン

概要

    • 4 Videos
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    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 理解度チェック

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  • ラボ: TFX パイプラインの CI / CD

4 Videos

  • TFX のカスタム コンポーネント - Python 関数
  • TFX のカスタム コンポーネント - コンテナとサブクラス
  • TFX パイプライン ワークフローの CI / CD
  • ラボの概要: CI / CD ラボのチュートリアル

概要

    • 3 Videos
    • 1 ExternalTool
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 理解度チェック

1 External Tool

  • ラボ: TFX パイプライン メタデータ

3 Videos

  • TFX パイプライン メタデータ
  • TFX ML メタデータのデータモデル
  • TFX パイプライン メタデータ ラボの紹介

概要

    • 5 Videos
    • 1 ExternalTool
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1 Assignment

  • 理解度チェック

1 External Tool

  • ラボ: TensorFlow、PyTorch、XGBoost、Scikit Learn モデルを使用した KubeFlow および AI Platform Pipelines での継続的なトレーニング

5 Videos

  • コンテナ化されたトレーニング アプリケーション
  • PyTorch、Scikit、XGBoost アプリケーションのコンテナ化
  • KubeFlow および AI Platform Pipelines
  • 継続的なトレーニング
  • ラボの概要: TensorFlow、PyTorch、XGBoost、Scikit Learn モデルを使用した KubeFlow および AI Platform Pipelines での継続的なトレーニング

概要

    • 6 Videos
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    • 1 Assignment
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  • 理解度チェック

1 External Tool

  • ラボ: Cloud Composer を使用した継続的なトレーニング パイプライン

6 Videos

  • Cloud Composer とは
  • Apache Airflow の基本コンセプト
  • Cloud Composer（データ）を使用した継続的なトレーニング パイプライン
  • Cloud Composer（モデル）を使用した継続的なトレーニング パイプライン
  • Apache Airflow、コンテナ、TFX
  • ラボの概要: Cloud Composer を使用した継続的なトレーニング パイプライン

概要

    • 9 Videos
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 理解度チェック

9 Videos

  • はじめに
  • ML 開発における課題の概要
  • こうした課題への MLflow による解決策
  • MLflow のトラッキング
  • MLflow のプロジェクト
  • MLflow のモデル
  • MLflow のモデル レジストリ
  • デモ: MLflow をローカルにデプロイします。
  • デモ: Databricks コミュニティ エディションでの MLflow

まとめ

    • 1 Videos
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  • コースのまとめ

Auto Summary

Embark on a comprehensive journey into the realm of advanced machine learning pipelines with "ML Pipelines on Google Cloud - 日本語版". This expert-level course, tailored for Data Science and AI enthusiasts, provides in-depth knowledge from seasoned ML engineers and trainers at Google Cloud. Dive into Google’s production-ready ML platform, TensorFlow Extended (TFX), and gain mastery over pipeline components, orchestration, and automation through continuous integration and deployment. Expand your expertise by learning to manage ML metadata and automate reusable ML pipelines across various frameworks including TensorFlow, PyTorch, Scikit Learn, and XGBoost. Additionally, harness the power of Google Cloud’s Cloud Composer for orchestrating continuous training pipelines, and conclude your learning journey by mastering the full machine learning lifecycle management with MLflow. Offered by Coursera, this course is designed for those seeking to elevate their skills in machine learning pipeline automation and orchestration. With flexible subscription options including Starter and Professional tiers, this opportunity is ideal for advanced learners ready to excel in the dynamic field of machine learning on Google Cloud.

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