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.
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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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Programa - O que você aprenderá com este curso
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과정 소개
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4 horas para concluir
데이터 파악하기: 탐색적 데이터 분석을 통한 데이터 품질 개선
4 horas para concluir
9 vídeos (Total 57 mín.), 1 leitura, 3 testes
3 horas para concluir
머신러닝의 실제 사용 사례
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6 vídeos (Total 45 mín.), 1 leitura, 2 testes
4 horas para concluir
Vertex AI를 사용한 AutoML 모델 학습
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7 vídeos (Total 38 mín.), 1 leitura, 2 testes
4 horas para concluir
BigQuery 머신러닝: 데이터가 위치한 곳에서 ML 모델 개발
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8 vídeos (Total 30 mín.), 1 leitura, 3 testes
1 hora para concluir
최적화
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12 vídeos (Total 58 mín.), 1 leitura, 1 teste
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일반화 및 샘플링
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5 vídeos (Total 28 mín.), 1 leitura, 1 teste
2 horas para concluir
과정 요약
2 horas para concluir
4 leituras
Perguntas Frequentes – FAQ
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