文件名称：google_cloud_AI_ML:该存储库包含用于在Google Cloud Platform上学习AI和ML的代码
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文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-28 02:39:31
JupyterNotebook
google_cloud_AI_ML 该存储库包含用于在Google Cloud Platform上学习AI和ML的代码 可在我的视频播放列表中找到此存储库中可用的各种Google Cloud AI服务的详细代码演练-https: GCP AI项目详细信息 项目1-有关AI平台笔记本和AI平台预测的电信混乱 在这个项目中，我们将使用AI Platform Notebook构建scikit学习模型并将其部署在AI Platform预测服务上 项目2-在Google Cloud Platform上进行模型部署 在这个项目中，我们将在Google Cloud Serverless平台（Cloud Run）和Google Cloud App Engine上部署机器学习模型 项目3-使用BigQuery ML建立时间序列模型和使用Cloud Datastudio进行数据分析 在此项目中，我们将分
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google_cloud_AI_ML-main
----gke_autopilot()
--------models()
--------service.yaml(179B)
--------imgwebapp.py(2KB)
--------Dockerfile(333B)
--------deployment.yaml(374B)
--------requirements.txt(104B)
--------README.md(4B)
----Telecom_churn_AI_Platform()
--------predictor.py(830B)
--------input.json(189B)
--------Churn_model.ipynb(230KB)
--------data()
--------serving.ipynb(2KB)
--------predict_setup.ipynb(8KB)
--------setup.py(284B)
--------README.md(584B)
----Google_Kubernetes_Engine()
--------service.yaml(179B)
--------Text_Classification_using_TFIDF_AutoML_scikit_learn.ipynb(326KB)
--------ComplaintsFlask.py(1KB)
--------Dockerfile(474B)
--------preprocessing()
--------deployment.yaml(438B)
--------requirements.txt(131B)
--------README.md(2KB)
----Cloud_AutoML_Vision()
--------Data Preparation.ipynb(22KB)
--------README.md(741B)
--------predict.ipynb(12KB)
--------Kaggle Data Download.ipynb(1.1MB)
----bigquery_logisticsregression()
--------README.md(4KB)
----GCP_Serverless_AppEngine()
--------Text_Classification_using_TFIDF_AutoML_scikit_learn.ipynb(326KB)
--------ComplaintsFlask.py(1KB)
--------Dockerfile(474B)
--------preprocessing()
--------app.yaml(25B)
--------requirements.txt(131B)
--------README.md(2KB)
--------ComplaintsServer.py(73B)
----README.md(2KB)
----bigqueryml_datastudio()
--------README.md(3KB)