基本に戻るボーナスウィーク：クラウドへの展開

「基本に戻るボーナスウィーク：クラウドへの新たな進展」

 

VoAGIチームは、バック・トゥ・ベーシックシリーズを楽しんでいただけていることを願っています。最後に、知識をさらに広げたい方のために、ボーナスウィークを追加しました。

まだ見ていない場合は、以下をご覧ください：

• 第1週： Pythonプログラミング＆データサイエンス基礎
• 第2週： データベース、SQL、データ管理および統計概念
• 第3週： バック・トゥ・ベーシックス第3週：機械学習入門
• 第4週： 高度なトピックとデプロイ

ボーナスウィークに移りましょう。

• 「PowerBIでのデータ操作のためのPower Queryの使用」
• データのアルトリズム：企業エンジンのデジタル燃料
• 「二塔モデルの限界を押し上げる」

• ボーナス1：5つのステップでGoogleプラットフォームを始める
• ボーナス2：AWSクラウドでの機械学習モデルの本番環境へのデプロイ

 

5つのステップでGoogleプラットフォームを始める

 

ボーナスウィーク – パート1：5つのステップでGoogle Cloud Platformを始める

データサイエンスと機械学習のためのGoogle Cloud Platformの基本を、アカウントのセットアップからモデルのデプロイまで、実際のプロジェクト例を使用して探索しましょう。

この記事では、データサイエンスと機械学習のためのGoogle Cloud Platform（GCP）の基本をステップバイステップで紹介します。GCPの概要と主要な機能を解説し、アカウントの設定に進み、BigQueryとCloud Storageなどの重要なサービスを探求し、サンプルデータプロジェクトを構築し、GCPを機械学習に活用します。

GCPに初めて取り組む方や簡単な復習をしたい方は、ぜひ基本を学びながらGoogle Cloudにスムーズに参加しましょう。

 

AWSクラウドにおける機械学習モデルの本番環境へのデプロイ

 

ボーナスウィーク – パート2：クラウド上での機械学習モデルの本番環境へのデプロイ

AWS（Amazon Web Services）は、多くの企業で使用されるクラウドコンピューティングサービスであり、ストレージ、分析、アプリケーション、デプロイメントサービスなどに利用されています。これは、ペイアズユーゴー方式でビジネスをサーバーレスでサポートするために、複数のサービスを活用するプラットフォームです。

機械学習モデリング活動もAWSがサポートしている活動の1つです。いくつかのサービスを利用して、モデルの開発から本番環境への展開までサポートできます。AWSは、拡張性と速度が必要なビジネスにとって重要な柔軟性を示しています。

本記事では、AWSクラウド上で機械学習モデルを本番環境にデプロイする方法について説明します。どのようにすれば実現できるのでしょうか？詳しく見ていきましょう。

 

最後に

 

以上です！

バック・トゥ・ベーシックシリーズのボーナスウィークを完了したことをお祝いします。

VoAGIのチームは、「基礎に戻る」パスウェイがデータサイエンスの基礎を習得するための包括的で体系的なアプローチを読者に提供していることを願っています。

もし「基礎に戻る」シリーズを楽しんでいただけたなら、コメントでお知らせください。チームはまた別のシリーズを企画することができます。ご意見もお寄せください！

****[Nisha Arya](https://www.linkedin.com/in/nisha-arya-ahmed/)****さんはデータサイエンティストであり、フリーランスのテクニカルライターです。彼女は特にデータサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、理論に基づく知識を提供することに興味を持っています。また、人間の寿命の長さに人工知能がどのように利益をもたらすかを探求したいと考えています。彼女はテクノロジーの知識と執筆スキルを広げながら、他の人々を案内することを助けるために学ぶ意欲にあふれています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!