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Felipe Martins

회원 가입일: 2024

골드 리그

26120포인트
Vertex AI에서 머신러닝 솔루션 빌드 및 배포하기 Earned 8월 30, 2024 EDT
Compute Engine에서 부하 분산 구현 Earned 7월 23, 2024 EDT
프로덕션 머신러닝 시스템 Earned 6월 1, 2024 EDT
Transform and Clean your Data with Dataprep by Alteryx on Google Cloud Earned 6월 1, 2024 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 Earned 5월 31, 2024 EDT
기업의 머신러닝 Earned 5월 23, 2024 EDT
특성 추출 Earned 5월 21, 2024 EDT
Google Cloud에서 Keras를 사용해 ML 모델을 빌드, 학습, 배포하기 Earned 5월 18, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - 한국어 Earned 5월 5, 2024 EDT
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개 Earned 5월 1, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어 Earned 4월 7, 2024 EDT

Vertex AI에서 머신러닝 솔루션 빌드 및 배포하기 과정을 완료하여 중급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google Cloud의 Vertex AI Platform, AutoML, 커스텀 학습 서비스를 사용해 머신러닝 모델을 학습, 평가, 조정, 설명, 배포하는 방법을 알아봅니다. 이 기술배지 과정은 전문 데이터 과학자 및 머신러닝 엔지니어를 대상으로 합니다. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스 숙련도에 따라 Google Cloud에서 독점적으로 발급하는 디지털 배지로, 기술 배지 과정을 통해 대화형 실습 환경에서 지식을 적용하는 역량을 테스트할 수 있습니다. 이 기술 배지 과정과 최종 평가 챌린지 실습을 완료하면 네트워크에 공유할 수 있는 디지털 배지를 받게 됩니다.

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입문 Compute Engine에서 부하 분산 구현 기술 배지 과정을 완료하여 gcloud 명령어 작성 및 Cloud Shell 사용, Compute Engine에서 가상 머신 만들기 및 배포, 네트워크 및 HTTP 부하 분산기 구성에 관한 본인의 기술을 입증하세요. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스에 대한 개인의 숙련도를 인정하기 위해 Google Cloud에서 단독 발급하는 디지털 배지로서 대화형 실습 환경을 통해 지식을 적용하는 역량을 테스트합니다. 이 기술 배지 과정과 최종 평가 챌린지 실습을 완료하면 네트워크에 공유할 수 있는 기술 배지를 받게 됩니다.

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이 과정에서는 프로덕션 환경에서 고성능 ML 시스템을 빌드하기 위한 구성요소와 권장사항을 자세히 살펴봅니다. 정적 학습, 동적 학습, 정적 추론, 동적 추론, 분산 TensorFlow, TPU 등 고성능 ML 시스템 빌드와 관련된 일반적인 고려사항을 다룹니다. 이 과정에서는 정확한 예측 능력 외에도 양질의 ML 시스템을 만드는 특성을 탐구하는 데 중점을 둡니다.

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Dataprep is Google's self-service data preparation tool built in collaboration with Alteryx. Learn the basics of cleaning and preparing data for analysis and visualization, all in the Google ecosystem. In this course, you will learn how to connect Dataprep to your data in Cloud Storage and BigQuery, clean data using the interactive UI, profile the data, and publish your results back into the Google ecosystem. You will learn the basics of data transformation, including filtering values, reshaping the data, combining multiple datasets, deriving new values, and aggregating your dataset.

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초급 Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 기술 배지를 완료하여 Dataprep by Trifacta로 데이터 정리, Dataflow에서 데이터 파이프라인 실행, Dataproc에서 클러스터 생성 및 Apache Spark 작업 실행, Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, Video Intelligence API를 포함한 ML API 호출과 관련된 기술 역량을 입증하세요. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스 숙련도에 따라 Google Cloud에서 독점적으로 발급하는 디지털 배지로, 기술 배지 과정을 통해 대화형 실습 환경에서 지식을 적용하는 역량을 테스트할 수 있습니다. 이 기술 배지 과정과 최종 평가 챌린지 실습을 완료하면 네트워크에 공유할 수 있는 기술 배지를 받을 수 있습니다.

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이 과정에서는 우수사례를 중심으로 ML 워크플로에 대한 실질적인 접근 방식을 취합니다. ML팀은 다양한 ML 비즈니스 요구사항과 사용 사례에 직면합니다. 팀에서는 데이터 관리 및 거버넌스에 필요한 도구를 이해하고 가장 효과적으로 데이터 전처리에 접근하는 방식을 파악해야 합니다. 두 가지 사용 사례를 위한 ML 모델을 빌드하는 세 가지 옵션이 팀에 제시됩니다. 이 과정에서는 목표를 달성하기 위해 AutoML, BigQuery ML 또는 커스텀 학습을 사용하는 이유를 설명합니다.

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이 과정에서는 Vertex AI Feature Store 사용의 이점, ML 모델의 정확성을 개선하는 방법, 가장 유용한 특성을 만드는 데이터 열을 찾는 방법을 살펴봅니다. 이 과정에는 BigQuery ML, Keras, TensorFlow를 사용한 특성 추출에 관한 콘텐츠와 실습도 포함되어 있습니다.

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이 과정에서는 TensorFlow 및 Keras를 사용한 ML 모델 빌드, ML 모델의 정확성 개선, 사용 사례 확장을 위한 ML 모델 작성에 대해 다룹니다.

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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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이 과정에서는 예측 및 생성형 AI 프로젝트를 모두 빌드하는 Google Cloud 기반 AI 및 머신러닝(ML) 제품군을 소개합니다. AI 기반, 개발, 솔루션을 모두 포함하여 데이터에서 AI로 이어지는 수명 주기 전반에 걸쳐 사용할 수 있는 기술과 제품, 도구를 살펴봅니다. 이 과정의 목표는 흥미로운 학습 경험과 실제적인 실무형 실습을 통해 데이터 과학자, AI 개발자, ML 엔지니어의 기술 및 지식 역량 강화를 지원하는 것입니다.

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이 과정에서는 데이터-AI 수명 주기를 지원하는 Google Cloud 빅데이터 및 머신러닝 제품과 서비스를 소개합니다. Google Cloud에서 Vertex AI를 사용하여 빅데이터 파이프라인 및 머신러닝 모델을 빌드하는 프로세스, 문제점 및 이점을 살펴봅니다.

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