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Sai Chaitanya Nagula

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黄金联赛

5475 积分
使用 BigQuery 构建数据仓库 Earned Jul 25, 2024 EDT
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps) Earned Jun 17, 2024 EDT
矢量搜索和嵌入 Earned Jun 7, 2024 EDT
利用 BigQuery ML 构建预测模型时的数据工程处理 Earned Oct 16, 2022 EDT
在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据 Earned Oct 13, 2022 EDT
为 Compute Engine 实现云负载均衡 Earned Oct 11, 2022 EDT

完成中级技能徽章课程使用 BigQuery 构建数据仓库,展示以下技能: 联接数据以创建新表、排查联接故障、使用并集附加数据、创建日期分区表, 以及在 BigQuery 中使用 JSON、数组和结构体。

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本课程致力于为您提供所需的知识和工具,让您能够了解 MLOps 团队在部署和管理生成式 AI 模型以及探索 Vertex AI 如何帮助 AI 团队简化 MLOps 流程时面临的独特挑战,并帮助您在生成式 AI 项目中取得成功。

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在本次课程中,探索 AI 赋能的搜索技术、工具和应用。学习利用向量嵌入的语义搜索、融合语义和关键字的混合搜索方法,以及检索增强生成 (RAG) 技术,以打造基于事实的 AI 智能体,尽可能减少 AI 幻觉。获取 Vertex AI Vector Search 实战经验,打造您自己的智能搜索引擎。

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完成中级技能徽章课程利用 BigQuery ML 构建预测模型时的数据工程处理, 展示自己在以下方面的技能:利用 Dataprep by Trifacta 构建 BigQuery 数据转换流水线; 利用 Cloud Storage、Dataflow 和 BigQuery 构建提取、转换和加载 (ETL) 工作流; 以及利用 BigQuery ML 构建机器学习模型。

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完成入门级技能徽章课程在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据,展示以下技能: 使用 Dataprep by Trifacta 清理数据、在 Dataflow 中运行数据流水线、在 Dataproc 中创建集群和运行 Apache Spark 作业,以及调用机器学习 API,包括 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API 和 Video Intelligence API。

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完成入门级技能徽章课程为 Compute Engine 实现云负载均衡,展示以下方面的技能: 在 Compute Engine 中创建和部署虚拟机 以及配置网络和应用负载均衡器。

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