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Launching into Machine Learning - 한국어
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Launching into Machine Learning - 한국어

Taught in Korean

Course

Gain insight into a topic and learn the fundamentals

Beginner level
No prior experience required
19 hours to complete
3 weeks at 6 hours a week
Flexible schedule
Learn at your own pace

What you'll learn

  • 데이터 품질을 개선하고 탐색적 데이터 분석을 수행하는 방법 설명

  • Vertex AI 및 BigQuery ML을 사용한 AutoML 모델 빌드 및 학습

  • 손실 함수 및 성능 측정항목을 사용하여 모델 최적화 및 평가

  • 반복 가능하고 확장 가능한 학습, 평가, 테스트 데이터 세트 생성

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6 quizzes

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There are 8 modules in this course

이 모듈은 과정 및 과정 목표에 대한 개요를 제공합니다.

What's included

1 video

이 모듈에서는 데이터 품질을 개선하는 방법과 탐색적 데이터 분석을 통해 데이터를 탐색하는 방법을 알아봅니다. 머신러닝에서 정리된 데이터가 중요한 까닭과 데이터 품질에 미치는 영향을 살펴봅니다. 예를 들어 값이 누락되면 결과가 왜곡될 수 있습니다. 아울러 데이터 탐색의 중요성도 배웁니다. 데이터를 깔끔하게 정리하고 나면 데이터 세트에 대해 탐색적 데이터 분석을 수행합니다.

What's included

9 videos1 reading1 quiz2 app items

이 모듈에서는 ML 실무자가 빠르게 성장할 수 있도록 머신러닝의 주요 유형 몇 가지를 소개합니다.

What's included

6 videos1 reading1 quiz1 app item

이 모듈에서는 Vertex AI를 사용하여 AutoML 모델을 학습시키는 방법을 알아봅니다.

What's included

7 videos1 reading1 quiz1 app item

이 모듈에서는 BigQuery ML과 그 기능을 소개합니다.

What's included

8 videos1 reading1 quiz2 app items

이 모듈에서는 ML 모델을 최적화하는 방법을 알아봅니다.

What's included

12 videos1 reading1 quiz

이번에는 다소 이상한 질문을 살펴보겠습니다. 정확도가 가장 높은 머신러닝 모델이 적합하지 않은 때는 언제일까요? 직전의 최적화 모듈에서 암시했듯 학습 데이터 세트에 대한 모델의 손실 함수가 0이라고 해서 실제로도 함수가 새로운 데이터에서 제대로 작동하는 것은 아닙니다. 학습자는 반복 가능한 학습, 평가, 테스트 데이터 세트를 생성하고 성능 벤치마크를 설정하는 방법을 배웁니다.

What's included

5 videos1 reading1 quiz

이 모듈은 머신러닝 시작하기 과정을 요약한 것입니다.

What's included

4 readings

Instructor

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Offered by

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