04
TensorFlow on Google Cloud - 한국어
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TensorFlow on Google Cloud - 한국어
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이 과정에서는 TensorFlow 2.x 입력 데이터 파이프라인 빌드, TensorFlow 2.x 및 Keras를 사용한 ML 모델 빌드, ML 모델의 정확성 개선, 사용 사례 확장을 위한 ML 모델 작성, 전문 ML 모델 작성에 대해 다룹니다.
과정 정보
목표
- TensorFlow 2.x 및 Keras 머신러닝 모델을 만들고 주요 구성요소 이해하기
- tf.data 라이브러리를 사용해 데이터 및 대규모 데이터 세트 조작하기
- Keras Sequential API 및 Functional API를 사용해 단순 모델 및 고급 모델 만들기
- Vertex AI를 사용해 머신러닝 모델을 대규모로 학습, 배포, 프로덕션화하기
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, 日本語, français, español (Latinoamérica), 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.
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