이 과정에서는 다양한 ML 비즈니스 요구사항과 사용 사례를 다루는 ML팀의 우수사례를 중심으로 ML 워크플로에 대한 실용적이고 현실적인 접근 방식을 포괄적으로 소개합니다. 이 팀은 데이터 관리 및 거버넌스에 필요한 도구를 이해하고, Dataflow 및 Dataprep에 대한 개괄적인 지식과 BigQuery를 사용한 사전 처리 작업 등을 바탕으로 데이터 사전 처리를 위한 가장 효과적인 접근 방식을 검토해야 합니다.
Machine Learning in the Enterprise - 한국어
Google Cloud課程信息
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完成時間大約為25 小時
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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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授課大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
完成時間為 2 分鐘
Module 0 : 소개
完成時間為 2 分鐘
1 個視頻 (總計 2 分鐘)
完成時間為 24 分鐘
Module 1 : ML 엔터프라이즈 워크플로 이해하기: 모듈 소개 및 개요
完成時間為 24 分鐘
2 個視頻 (總計 6 分鐘), 1 個閱讀材料, 1 個測驗
完成時間為 2 小時
기업에서의 데이터
完成時間為 2 小時
9 個視頻 (總計 34 分鐘), 1 個閱讀材料, 2 個測驗
完成時間為 3 小時
Module 3 : 머신러닝 및 커스텀 학습의 과학
完成時間為 3 小時
8 個視頻 (總計 36 分鐘), 2 個閱讀材料, 2 個測驗
常見問題
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