기업의 머신러닝
기업의 머신러닝
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이 과정에서는 우수사례를 중심으로 ML 워크플로에 대한 실질적인 접근 방식을 취합니다. ML팀은 다양한 ML 비즈니스 요구사항과 사용 사례에 직면합니다. 팀에서는 데이터 관리 및 거버넌스에 필요한 도구를 이해하고 가장 효과적으로 데이터 전처리에 접근하는 방식을 파악해야 합니다.
두 가지 사용 사례를 위한 ML 모델을 빌드하는 세 가지 옵션이 팀에 제시됩니다. 이 과정에서는 목표를 달성하기 위해 AutoML, BigQuery ML 또는 커스텀 학습을 사용하는 이유를 설명합니다.
과정 정보
목표
- 데이터 관리, 거버넌스, 전처리 옵션 설명
- Vertex AutoML, BigQuery ML, 커스텀 학습을 사용하는 경우 파악
- Vertex Vizier 하이퍼파라미터 조정 구현
- Vertex AI를 사용하여 일괄 예측 및 온라인 예측을 생성하고, 모델 모니터링을 설정하고, 파이프라인을 만드는 방법 설명
기본 요건
기본적인 머신러닝 개념 숙지
스크립트 언어에 대한 기본 숙련도(Python 권장)
대상
- 데이터 분석가
- 데이터 엔지니어
- 데이터 과학자
- ML 엔지니어
- ML 소프트웨어 엔지니어
사용할 수 있는 언어
English, español (Latinoamérica), 日本語, français, 한국어, português (Brasil), italiano
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.
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