Documentação do AutoML Tables

Documentação do AutoML Tables

Visão geral

Treinamento e tutoriais

Casos de uso

Vídeos

Toda sua equipe pode usar o AutoML Tables para criar e implantar automaticamente modelos de machine learning avançados em dados estruturados, com velocidade e escala extremamente elevadas. Saiba mais

Beta

Este produto é coberto pelos Termos de ofertas pré-GA dos Termos de Serviço do Google Cloud. Os produtos pré-GA podem ter suporte limitado, e as mudanças realizadas podem não ser compatíveis com outras versões pré-GA. Para mais informações, consulte as descrições da fase de lançamento.

Guias

• Guia de início rápido

• Guia para iniciantes do AutoML Tables

• Como preparar os dados de treinamento

• Como criar conjuntos de dados e importar dados

• Como treinar modelos;

• Como avaliar modelos

• Como exportar modelos

• Previsões em lote

• Previsões on-line

• Mais

Referência

• Bibliotecas de cliente

• Visão geral da referência da API REST do AutoML

• Operadores de AutoML do Apache Airflow para o Cloud Composer

• Mais

Recursos

• Preços

• Cotas e limites

• Notas da versão

• Como receber suporte

• Dúvidas sobre faturamento

• Mais

Treinamento e tutoriais

Veja tutoriais, cursos e treinamentos autoguiados do AutoML Tables do Google Cloud Skills Boost.

Codelab

Notebooks do Colab

Use os notebooks para explorar o AutoML Tables.

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Casos de uso

Veja mais sobre casos de uso, arquiteturas de referência, whitepapers, práticas recomendadas e soluções do setor.

Caso de uso

Google Cloud e Seagate: como transformar a manutenção de unidade de disco rígido com ML preditivo

Em parceria com a Seagate, nosso fabricante de equipamentos originais de HDD para os data centers do Google, desenvolvemos um sistema de machine learning (ML) com base no Google Cloud para prever a probabilidade de um disco com falha recorrente: um disco que apresenta falha ou teve três ou mais problemas em 30 dias.

ML AutoML Tables Vertex AI

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