Identify Damaged Car Parts with Vertex AutoML Vision

В этом Проект вы:

Upload a labeled dataset to Cloud Storage using a CSV file and connect it to Vertex AI as a Managed Dataset

Inspect uploaded images to ensure there are no errors in your dataset

Review your trained model and evaluate its accuracy

1 hour 30 minutes
Учащийся среднего уровня
Загрузка не требуется
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Английский
Только для ПК

This is a self-paced lab that takes place in the Google Cloud console. Vertex AI brings together the Google Cloud services for building ML under one, unified UI and API. In Vertex AI, you can now easily train and compare models using AutoML or custom code training and all your models are stored in one central model repository. These models can now be deployed to the same endpoints on Vertex AI. AutoML Vision helps anyone with limited Machine Learning (ML) expertise train high quality image classification models. In this hands-on lab, you will learn how to produce a custom ML model that automatically recognizes damaged car parts. Once you’ve produced your ML model, it’ll be immediately available for use. You can use the UI or the REST API to start generating predictions directly from the Google Cloud Console.

Навыки, которые вы получите

  • Machine Learning

  • Google Cloud Platform

  • Cloud API

  • Vertex AI

Как устроены проекты

Освойте новый инструмент или навык благодаря практическим заданиям в интерактивной форме

Вы получите доступ к программному обеспечению и инструментам в облачном рабочем пространстве. Загрузка не требуется

от партнера

Placeholder

Google Cloud

Часто задаваемые вопросы

В рамках проектов вы будете выполнять задание или проходить сценарий, следуя инструкциям на интерактивной платформе. Проекты выполняются в реальной облачной среде и в реальных экземплярах различных продуктов, а не в симуляторе или демонстрационной среде.

Приобретая проект, вы получаете все необходимое для его выполнения, включая временный доступ к любому продукту, необходимому для завершения проекта.

Проекты технически доступны на мобильных устройствах, однако мы настоятельно рекомендуем выполнять их на ноутбуке или настольном компьютере.

Да, вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта. Для этого перед выходом из среды продукта сохраните все файлы на своем устройстве.

Финансовая помощь недоступна для проектов.

В редких случаях проекты могут быть закрыты по техническим или другим причинам. Если у вас возникли проблемы, Контакты.

Проекты невозможно пройти в режиме прослушивания.

В верхней части страницы можно посмотреть рекомендуемый уровень опыта для этого проекта.

Да, все необходимое для выполнения проекта будет доступно в вашем браузере.