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
Google Cloudこのコースについて
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Coursera for Businessを試す学習内容
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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Coursera for Businessを試す提供:
シラバス - 本コースの学習内容
1分で修了
과정 소개
1分で修了
1件のビデオ (合計1分)
4時間で修了
데이터 파악하기: 탐색적 데이터 분석을 통한 데이터 품질 개선
4時間で修了
9件のビデオ (合計57分), 1 学習用教材, 3 個のテスト
3時間で修了
머신러닝의 실제 사용 사례
3時間で修了
6件のビデオ (合計45分), 1 学習用教材, 2 個のテスト
4時間で修了
Vertex AI를 사용한 AutoML 모델 학습
4時間で修了
7件のビデオ (合計38分), 1 学習用教材, 2 個のテスト
4時間で修了
BigQuery 머신러닝: 데이터가 위치한 곳에서 ML 모델 개발
4時間で修了
8件のビデオ (合計30分), 1 学習用教材, 3 個のテスト
1時間で修了
최적화
1時間で修了
12件のビデオ (合計58分), 1 学習用教材, 1 個のテスト
1時間で修了
일반화 및 샘플링
1時間で修了
5件のビデオ (合計28分), 1 学習用教材, 1 個のテスト
2時間で修了
과정 요약
2時間で修了
4 学習用教材
よくある質問
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さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。