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Machine Learning in the Enterprise - 한국어
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Machine Learning in the Enterprise - 한국어

Taught in Korean


Gain insight into a topic and learn the fundamentals

Intermediate level
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24 hours to complete
3 weeks at 8 hours a week
Flexible schedule
Learn at your own pace

What you'll learn

  • 데이터 관리, 거버넌스, 전처리 옵션 설명

  • 어느 경우에 Vertex AutoML, BigQuery ML, 커스텀 학습을 사용하는지 파악

  • Vertex Vizier 초매개변수 조정 구현

  • Vertex AI를 사용하여 일괄 예측 및 온라인 예측을 생성하고, 모델 모니터링을 설정하고, 파이프라인을 만드는 방법 설명

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6 quizzes

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There are 10 modules in this course

이 모듈은 과정 및 과정 목표에 대한 개요를 제공합니다.

What's included

1 video

이 모듈에서는 ML 엔터프라이즈 워크플로와 각 단계의 목적을 설명합니다.

What's included

2 videos1 reading1 quiz

이 모듈에서는 Feature Store, Data Catalog, Dataplex, Analytics Hub 등 Google의 엔터프라이즈 데이터 관리 및 데이터 거버넌스 도구를 살펴봅니다.

What's included

9 videos1 reading1 quiz1 app item

이 모듈에서는 머신러닝 및 신경망의 기술과 과학을 살펴봅니다. Vertex AI를 사용하여 커스텀 ML 모델을 학습시키는 방법도 설명합니다.

What's included

8 videos2 readings1 quiz1 app item

이 모듈에서는 Vertex AI Vizier를 사용하여 초매개변수를 조정하는 방법을 설명합니다.

What's included

3 videos1 reading1 quiz2 app items

이 모듈에서는 Vertex AI 예측 및 모델 모니터링에 대해 설명합니다. 먼저 사전 빌드 및 커스텀 컨테이너를 사용한 일괄 및 온라인 예측을 소개한 다음 ML 모델의 실적을 관리하는 서비스인 모델 모니터링을 살펴봅니다.

What's included

4 videos1 reading1 quiz2 app items

이 모듈에서는 Vertex AI Pipelines와 ML 워크플로 조정을 위해 해당 파이프라인을 빌드하는 방법을 설명합니다.

What's included

3 videos2 readings1 quiz2 app items

이 모듈에서는 Vertex AI의 여러 머신러닝 프로세스의 권장사항을 검토합니다.

What's included

5 videos1 reading

이 모듈은 기업에서의 머신러닝 과정의 요약입니다.

What's included

4 readings

이 모듈은 Google Cloud의 머신러닝 과정의 요약입니다.

What's included

1 video1 reading


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