LinkedIn 피드에서 공유 Twitter Facebook

How Google Does Machine Learning - 한국어

How Google Does Machine Learning - 한국어

magic_button Machine Learning Machine Learning Pipeline Machine Learning Model Training
These skills were generated by A.I. Do you agree this course teaches these skills?
8시간 입문 universal_currency_alt 크레딧 10개

Google Cloud에서 머신러닝을 구현하기 위한 권장사항에는 어떤 것이 있을까요? Vertex AI란 무엇이고, 이 플랫폼을 사용하여 코드는 한 줄도 작성하지 않고 AutoML 머신러닝 모델을 빠르게 빌드, 학습, 배포하려면 어떻게 해야 할까요? 머신러닝이란 무엇이며 어떤 종류의 문제를 해결할 수 있을까요?

Google은 머신러닝을 조금 다른 방식으로 바라봅니다. Google이 머신러닝과 관련하여 중요하게 생각하는 것은 관리형 데이터 세트를 위한 통합 플랫폼과 특징 저장소를 제공하고, 코드를 작성하지 않고도 머신러닝 모델을 빌드, 학습, 배포할 방법을 제공하고, 데이터에 라벨을 지정하고, TensorFlow, scikit-learn, Pytorch, R 등과 같은 프레임워크를 사용하여 Workbench 노트북을 만들 수 있도록 지원하는 것입니다. Google의 Vertex AI 플랫폼에는 커스텀 모델을 학습시키고, 구성요소 파이프라인을 빌드하고, 온라인 및 일괄 예측을 실행하는 기능이 포함되어 있습니다. 후보 사용 사례를 머신러닝으로 구동되도록 변환하는 5단계를 살펴보고, 단계를 건너뛰지 않는 것이 중요한 이유를 알아봅니다. 마지막으로, 머신러닝이 증폭시킬 수 있는 편향과 이를 인식할 방법을 살펴봅니다.

이 설문조사를 완료해 배지를 획득하세요. 자신이 개발한 기술을 전 세계에 보여주고 클라우드 경력을 키우세요.

How Google Does Machine Learning - 한국어 배지
info
과정 정보
목표
  • Vertex AI Platform과 이를 사용하여 코드를 한 줄도 작성하지 않고 AutoML 머신러닝 모델을 빠르게 빌드하고, 학습시키고, 배포하는 방법 설명
  • Google Cloud에서 머신러닝을 구현하기 위한 권장사항 설명
  • Google Cloud Platform 도구 및 환경을 활용하여 ML 작업 수행
  • 책임감 있는 AI 권장사항 설명
기본 요건
• 기본적인 머신러닝 개념에 관한 어느 정도의 지식 • 스크립트 언어를 사용해 본 경험: Python 권장
대상
• 예비 머신러닝 데이터 과학자 및 엔지니어 • 머신러닝 과학자, 데이터 과학자, 데이터 분석가 • 데이터 엔지니어
사용할 수 있는 언어
English, español (Latinoamérica), 日本語, français, 한국어, português (Brasil)
과정을 완료한 후에는 어떻게 해야 하나요?
과정을 완료한 후 학습 과정 에서 다른 콘텐츠를 살펴보거나 학습 카탈로그 를 둘러보면 됩니다.
어떤 배지를 획득할 수 있나요?
과정을 완료하면 이수 배지가 주어집니다. 배지는 프로필에 표시되며 사회 연결망에서 공유할 수 있습니다.
Google의 주문형 파트너에서 제공하는 과정에 관심이 있으신가요?
Coursera Pluralsight 에서 Google Cloud 콘텐츠를 살펴보세요.
강사 주도 강좌를 선호하시나요?
미리보기