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프로덕션 머신러닝 시스템

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프로덕션 머신러닝 시스템

Instructeur : Google Cloud Training

Inclus avec

7 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Avancées

Conçu pour les professionnels de ce secteur

2 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

7 modules

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niveau Avancées

Conçu pour les professionnels de ce secteur

2 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

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Ce que vous apprendrez

정적 학습 및 추론과 동적 학습 및 추론 비교
모델 종속 항목 관리
분산형 학습의 내결함성, 복제 등 설정
이식성을 위해 모델 내보내기

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Model Training
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Debugging
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Dependency Analysis
Catégorie : Scalability
Catégorie : Hybrid Cloud Computing
Catégorie : Data Validation
Catégorie : Distributed Computing
Catégorie : Applied Machine Learning

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Model Deployment

Détails à connaître

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Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Coréen

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Il y a 7 modules dans ce cours

이 과정에서는 프로덕션 환경에서 고성능 ML 시스템을 빌드하기 위한 구성요소와 권장사항을 자세히 살펴봅니다. 정적 학습, 동적 학습, 정적 추론, 동적 추론, 분산 TensorFlow, TPU 등 고성능 ML 시스템 빌드와 관련된 일반적인 고려사항을 다룹니다. 이 과정에서는 정확한 예측 능력 외에도 양질의 ML 시스템을 만드는 특성을 탐구하는 데 중점을 둡니다.

이 모듈은 과정에서 다루는 주제를 미리 살펴보고 Qwiklabs에서 Google Cloud를 사용해 각 실습을 완료하는 방법을 알려줍니다.

Inclus

2 vidéos

이 모듈에서는 프로덕션 ML 시스템에 요구되는 그 외의 작업과 이러한 요구사항을 충족하는 방법을 살펴봅니다. 모델에 적합한 성능 프로필을 얻기 위해 학습 및 모델 서빙에 대한 전체적인 중요한 설계 결정을 내리는 방법을 검토합니다.

Inclus

10 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application

10 vidéosTotal 40 minutes

ML 시스템 설계2 minutes
데이터 추출, 분석, 준비5 minutes
모델 학습, 평가, 검증2 minutes
학습된 모델, 예측 서비스, 성능 모니터링3 minutes
학습 설계 결정5 minutes
서빙 설계 결정6 minutes
처음부터 설계3 minutes
Vertex AI 사용9 minutes
실습 소개: 정형 데이터 예측0 minutes
Coursera: Google Cloud 및 Qwiklabs 시작하기5 minutes

1 lectureTotal 10 minutes

퀴즈: 프로덕션 ML 시스템 설계10 minutes

1 devoirTotal 16 minutes

실습: Vertex AI를 사용한 정형 데이터 예측16 minutes

1 élément d'applicationTotal 90 minutes

GCP 및 Qwiklabs 시작하기90 minutes

이 모듈에서는 모델이 데이터에 종속되는 방식을 인식하고, 비용을 고려하여 엔지니어링 결정을 내리고, 모델을 이전 버전으로 롤백해야 할 때를 파악하고, 모니터링한 모델 동작의 원인을 디버그하고, 한 가지 유형의 종속 항목에 영향을 받지 않는 파이프라인을 구현하는 방법을 배웁니다.

Inclus

14 vidéos1 lecture1 devoir3 éléments d'application

14 vidéosTotal 45 minutes

소개3 minutes
데이터에 따른 조정3 minutes
배포 변경4 minutes
실습: 데이터에 따른 조정2 minutes
올바른 결정과 잘못된 결정4 minutes
시스템 오류2 minutes
개념 드리프트9 minutes
개념 드리프트 완화 조치3 minutes
TensorFlow 데이터 검증4 minutes
TensorFlow 데이터 검증의 구성요소5 minutes
실습 소개: TensorFlow 데이터 검증 소개0 minutes
실습 소개: TensorFlow 데이터 검증을 사용한 고급 시각화1 minute
설계를 통한 학습-서빙 편향 완화2 minutes
프로덕션 모델 진단4 minutes

1 lectureTotal 10 minutes

읽기 자료: 적응형 ML 시스템 설계10 minutes

1 devoirTotal 14 minutes

퀴즈: 적응형 ML 시스템 설계14 minutes

3 éléments d'applicationTotal 300 minutes

실습: TensorFlow 데이터 검증 소개60 minutes
실습: TensorFlow 데이터 검증을 사용한 고급 시각화120 minutes
실습: Vertex AI: 커스텀 모델 학습 및 서빙120 minutes

이 모듈에서는 머신러닝 모델의 성능 고려사항에 대해 알아봅니다. 머신러닝 모델은 저마다 다릅니다. I/O 성능 개선 또는 컴퓨팅 속도 향상 등 모델마다 다른 요소에 중점을 둡니다.

Inclus

14 vidéos1 lecture1 devoir2 éléments d'application

14 vidéosTotal 42 minutes

소개1 minute
학습6 minutes
예측3 minutes
분산 학습의 필요성3 minutes
분산 학습 아키텍처8 minutes
TensorFlow 분산 학습 전략1 minute
미러링 전략3 minutes
다중 작업자 미러링 전략4 minutes
TPU 전략2 minutes
파라미터 서버 전략2 minutes
실습 소개: Keras를 사용한 분산 학습0 minutes
tf.data API를 사용한 대규모 데이터 세트 학습5 minutes
실습 소개: TPU 속도 데이터 파이프라인0 minutes
추론4 minutes

1 lectureTotal 10 minutes

읽기 자료: 고성능 ML 시스템 설계10 minutes

1 devoirTotal 8 minutes

퀴즈: 고성능 ML 시스템 설계8 minutes

2 éléments d'applicationTotal 240 minutes

실습: Keras를 사용한 분산 학습120 minutes
실습: TPU 속도 데이터 파이프라인120 minutes

사용 가능한 도구와 시스템, 하이브리드 머신러닝 모델을 활용하는 시기를 알아봅니다.

Inclus

7 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application

7 vidéosTotal 19 minutes

소개5 minutes
하이브리드 클라우드의 머신러닝5 minutes
Kubeflow3 minutes
실습 소개: AI Platform을 사용한 Kubeflow Pipelines1 minute
TensorFlow Lite2 minutes
모바일용 TensorFlow 최적화2 minutes
요약2 minutes

1 lectureTotal 10 minutes

읽기 자료: 하이브리드 ML 시스템10 minutes

1 devoirTotal 8 minutes

퀴즈: 하이브리드 ML 시스템8 minutes

1 élément d'applicationTotal 60 minutes

실습: Vertex AI에서 파이프라인 실행60 minutes

모든 모듈의 PDF 링크

Inclus

1 vidéo2 lectures

모든 모듈의 PDF 링크

Inclus

1 lecture

Instructeur

Google Cloud Training

Google Cloud

2 162 Cours4 167 754 apprenants

Offert par

Google Cloud

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Felipe M.

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