Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 한국어

과정 navigate_next 개요

Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 한국어

Name: Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 한국어
Rating: 4.2 (55 reviews)

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Deep Learning

Artificial Intelligence

Machine Learning

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24시간 중급 universal_currency_alt 크레딧 25개

머신러닝을 데이터 파이프라인에 통합하면 데이터에서 더 많은 인사이트를 도출할 수 있습니다. 이 과정에서는 머신러닝을 Google Cloud의 데이터 파이프라인에 포함하는 방법을 알아봅니다. 맞춤설정이 거의 또는 전혀 필요 없는 경우에 적합한 AutoML에 대해 알아보고 맞춤형 머신러닝 기능이 필요한 경우를 위해 Notebooks 및 BigQuery 머신러닝(BigQuery ML)도 소개합니다. Vertex AI를 사용해 머신러닝 솔루션을 프로덕션화하는 방법도 다루어 보겠습니다.

이 설문조사를 완료해 배지를 획득하세요. 직접 개발한 기술을 전 세계에 보여주고 클라우드 경력을 쌓으세요.

Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 한국어 배지

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과정 정보

목표

ML, AI, 딥 러닝의 차이를 알아봅니다.
ML API를 비정형 데이터에 사용하는 방법을 알아봅니다.
노트북에서 BigQuery 명령어를 실행합니다.
BigQuery에서 SQL 문법을 사용해 ML 모델을 만듭니다.
Vertex AI AutoML을 사용해 코딩 없이 ML 모델을 만듭니다.

기본 요건

이 과정의 효과를 높이려면 수강자는 'Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals' 과정을 이수했거나 그에 상응하는 경험을 보유하고 있어야 합니다.

대상

데이터 엔지니어

사용할 수 있는 언어

English, español (Latinoamérica), 日本語, français, português (Brasil), italiano, 한국어

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 및 Pluralsight 에서 Google Cloud 콘텐츠를 살펴보세요.

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