5个步骤入门谷歌平台

了解谷歌云平台（GCP）数据科学和机器学习的基本知识，从帐户设置到模型部署，具有实际项目示例。

本文旨在提供有关如何入门使用谷歌云平台（GCP）进行数据科学和机器学习的逐步概述。我们将概述GCP及其用于分析的关键功能，演示帐户设置，探索诸如BigQuery和Cloud Storage之类的基本服务，构建一个样本数据项目，并使用GCP进行机器学习。

无论您是GCP的新手还是想快速复习一下，都请继续阅读，了解基础知识，并使用谷歌云开始轻松上手。

在AWS云中将机器学习模型部署到生产环境

Bonus Week – Part 2：在云上将您的机器学习模型部署到生产环境

学习一种简单的方式，在AWS上托管一个实时模型。

AWS（亚马逊网络服务）是一种用于存储、分析、应用程序、部署服务等许多企业中使用的云计算服务。这是一个安排几项服务以支持业务以无服务器方式进行的平台，并采用按使用付费的方式。

机器学习建模活动也是AWS支持的活动之一。使用几种服务可以支持建模活动，例如开发模型和将其投入生产。 AWS已经显示了必须要有可扩展性和速度的任何企业的重要性。

本文将讨论如何在AWS云中将机器学习模型部署到生产环境。我们如何做到这一点呢？让我们进一步探讨。

总结

就这样了！

恭喜完成回归基础系列的奖励周。Voice of Artificial General Intelligence（VoAGI）团队希望回归基础路径向读者提供了一个全面且有结构的方法，来掌握数据科学的基本原理。

如果你喜欢回归基础系列，请在评论中让我们知道，这样团队可以制作另一个系列。也请提出建议！

[Nisha Arya](https://www.linkedin.com/in/nisha-arya-ahmed/) 是一名数据科学家和自由职业技术作家。她特别有兴趣在数据科学职业建议、教程和基于理论的知识方面进行探讨。她还希望探索人工智能在延长人类寿命方面的不同方法。作为一个热衷学习者，她寻求扩展自己的技术知识和写作能力，同时帮助指导他人。