06
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 한국어
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Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 한국어
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머신러닝을 데이터 파이프라인에 통합하면 데이터에서 더 많은 인사이트를 도출할 수 있습니다. 이 과정에서는 머신러닝을 Google Cloud의 데이터 파이프라인에 포함하는 방법을 알아봅니다. 맞춤설정이 거의 또는 전혀 필요 없는 경우에 적합한 AutoML에 대해 알아보고 맞춤형 머신러닝 기능이 필요한 경우를 위해 Notebooks 및 BigQuery 머신러닝(BigQuery ML)도 소개합니다. Vertex AI를 사용해 머신러닝 솔루션을 프로덕션화하는 방법도 다루어 보겠습니다.
과정 정보
목표
- ML, AI, 딥 러닝의 차이를 알아봅니다.
- ML API를 비정형 데이터에 사용하는 방법을 알아봅니다.
- 노트북에서 BigQuery 명령어를 실행합니다.
- BigQuery에서 SQL 문법을 사용해 ML 모델을 만듭니다.
- Vertex AI AutoML을 사용해 코딩 없이 ML 모델을 만듭니다.
기본 요건
이 과정의 효과를 높이려면 수강자는 'Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals' 과정을 이수했거나 그에 상응하는 경험을 보유하고 있어야 합니다.
대상
데이터 엔지니어
사용할 수 있는 언어
English, español (Latinoamérica), 日本語, français, português (Brasil), italiano, 한국어