머신러닝을 데이터 파이프라인에 통합하면 데이터에서 더 많은 인사이트를 도출할 수 있습니다. 이 과정에서는 머신러닝을 Google Cloud의 데이터 파이프라인에 포함하는 방법을 알아봅니다. 맞춤설정이 거의 또는 전혀 필요 없는 경우에 적합한 AutoML에 대해 알아보고 맞춤형 머신러닝 기능이 필요한 경우를 위해 Notebooks 및 BigQuery 머신러닝(BigQuery ML)도 소개합니다. Vertex AI를 사용해 머신러닝 솔루션을 프로덕션화하는 방법도 다루어 보겠습니다.
Smart Analytics, Machine Learning and AI on GC - 한국어
Smart Analytics, Machine Learning and AI on GC - 한국어
Instructor: Google Cloud Training
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Intermediate level
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What you'll learn
ML, AI, 딥 러닝의 차이를 알아봅니다.
ML API를 비정형 데이터에 사용하는 방법을 알아봅니다.
노트북에서 BigQuery 명령어를 실행합니다.
BigQuery에서 SQL 문법을 사용해 ML 모델을 만듭니다.
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August 2024
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There are 9 modules in this course
이 모듈에서는 과정과 주제를 소개합니다.
What's included
1 video
이 모듈에서는 Google Cloud의 ML 옵션에 대해 다룹니다.
What's included
4 videos1 quiz
이 모듈에서는 비정형 데이터에 사전 빌드된 ML API를 사용하는 방법을 중점적으로 다룹니다.
What's included
5 videos1 quiz1 app item
이 모듈에서는 Notebooks 사용 방법을 다룹니다.
What's included
4 videos1 quiz1 app item
이 모듈에서는 커스텀 ML 모델을 빌드하는 방법을 다루며 Vertex AI와 TensorFlow Hub를 소개합니다.
What's included
6 videos1 quiz1 app item
이 모듈에서는 BigQuery ML에 대해 다룹니다.
What's included
6 videos1 quiz2 app items
Vertex AI AutoML을 사용한 커스텀 모델 빌드
What's included
6 videos1 quiz
이 모듈에서는 과정에서 다룬 주제를 요약합니다.
What's included
1 video
모든 모듈의 PDF 링크
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1 reading
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