이 과정에서는 먼저 데이터에 관해 논의하면서 데이터 품질을 개선하고 탐색적 데이터 분석을 수행하는 방법을 알아봅니다. Vertex AI AutoML과 코드를 한 줄도 작성하지 않고 ML 모델을 빌드하고, 학습시키고, 배포하는 방법을 설명합니다. 학습자는 Big Query ML의 이점을 이해할 수 있습니다. 그런 다음, 머신러닝(ML) 모델 최적화 방법과 일반화 및 샘플링으로 커스텀 학습용 ML 모델 품질을 평가하는 방법을 다룹니다.
Launching into Machine Learning - 한국어
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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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授課大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
完成時間為 1 分鐘
과정 소개
完成時間為 1 分鐘
1 個視頻 (總計 1 分鐘)
完成時間為 4 小時
데이터 파악하기: 탐색적 데이터 분석을 통한 데이터 품질 개선
完成時間為 4 小時
9 個視頻 (總計 57 分鐘), 1 個閱讀材料, 3 個測驗
完成時間為 3 小時
머신러닝의 실제 사용 사례
完成時間為 3 小時
6 個視頻 (總計 45 分鐘), 1 個閱讀材料, 2 個測驗
完成時間為 4 小時
Vertex AI를 사용한 AutoML 모델 학습
完成時間為 4 小時
7 個視頻 (總計 38 分鐘), 1 個閱讀材料, 2 個測驗
完成時間為 4 小時
BigQuery 머신러닝: 데이터가 위치한 곳에서 ML 모델 개발
完成時間為 4 小時
8 個視頻 (總計 30 分鐘), 1 個閱讀材料, 3 個測驗
完成時間為 1 小時
최적화
完成時間為 1 小時
12 個視頻 (總計 58 分鐘), 1 個閱讀材料, 1 個測驗
完成時間為 1 小時
일반화 및 샘플링
完成時間為 1 小時
5 個視頻 (總計 28 分鐘), 1 個閱讀材料, 1 個測驗
完成時間為 2 小時
과정 요약
完成時間為 2 小時
4 個閱讀材料
常見問題
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