Sidharth Mohan

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.

Google Cloud 기초: 핵심 인프라 과정은 Google Cloud 사용에 관한 중요한 개념 및 용어를 소개합니다. 이 과정에서는 동영상 및 실무형 실습을 통해 중요한 리소스 및 정책 관리 도구와 함께 Google Cloud의 다양한 컴퓨팅 및 스토리지 서비스를 살펴보고 비교합니다.