Identify Damaged Car Parts with Vertex AutoML Vision

학습자는 이 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.

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
중급
다운로드 필요 없음
공유 가능한 수료증
영어
데스크톱 전용

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.

개발할 기술

  • Machine Learning

  • Google Cloud Platform

  • Cloud API

  • Vertex AI

프로젝트 작동 방식

대화형 실습 환경에서 새로운 도구 또는 기술을 배우세요.

클라우드 작업 영역에서 소프트웨어 및 도구에 접근할 수 있으며 다운로드할 필요가 없습니다.

제공자:

Placeholder

Google 클라우드

자주 묻는 질문

프로젝트에서는 대화형 실습 환경에서 일련의 지침에 따라 활동이나 시나리오를 완료합니다. 프로젝트는 시뮬레이션이나 데모 환경이 아니라 다양한 제품의 실제 인스턴스 내 실제 클라우드 환경에서 진행됩니다.

프로젝트를 구매하면 프로젝트 완료에 필요한 모든 제품에 대한 임시 액세스 권한을 포함하여, 프로젝트 완료에 필요한 모든 것이 제공됩니다.

모바일 장치에서도 프로젝트에 액세스할 수는 있지만, 노트북이나 데스크탑에서만 프로젝트를 완료할 것을 권장합니다.

예, 프로젝트에서 만든 파일은 모두 다운로드하고 보관할 수 있습니다. 이렇게 하려면 제품 환경을 종료하기 전에 장치에 파일 및 작업을 저장해야 합니다.

프로젝트는 환불이 불가능합니다. 전체 환불 정책 보기

프로젝트에는 재정 지원이 제공되지 않습니다.

드물지만, 유지 보수 또는 기타 이유로 프로젝트가 중단될 수도 있습니다. 문제가 발생한 경우 문의하기.

프로젝트의 청강은 할 수 없습니다.

페이지 상단에서 이 프로젝트에 권장되는 경험 수준을 확인할 수 있습니다.

예, 프로젝트를 완료하는 데 필요한 모든 것은 브라우저에서 이용 가능합니다.