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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Probieren Sie Coursera for Business ausWas Sie lernen werden
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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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
1 Minute zum Abschließen
과정 소개
1 Minute zum Abschließen
1 Video (Gesamt 1 min)
4 Stunden zum Abschließen
데이터 파악하기: 탐색적 데이터 분석을 통한 데이터 품질 개선
4 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 57 min), 1 Lektüre, 3 Quiz
3 Stunden zum Abschließen
머신러닝의 실제 사용 사례
3 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 45 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
4 Stunden zum Abschließen
Vertex AI를 사용한 AutoML 모델 학습
4 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 38 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
4 Stunden zum Abschließen
BigQuery 머신러닝: 데이터가 위치한 곳에서 ML 모델 개발
4 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 30 min), 1 Lektüre, 3 Quiz
1 Stunde zum Abschließen
최적화
1 Stunde zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 58 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
1 Stunde zum Abschließen
일반화 및 샘플링
1 Stunde zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 28 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
2 Stunden zum Abschließen
과정 요약
2 Stunden zum Abschließen
4 Lektüren
Häufig gestellte Fragen
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