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Launching into Machine Learning - 한국어
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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.

الوحدات

과정 소개

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  • 과정 소개

데이터 파악하기: 모듈 소개

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  • 소개

탐색적 데이터 분석을 통한 데이터 품질 개선

    • 8 Videos
    • 1 Readings
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    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 퀴즈: 데이터 파악하기: 탐색적 데이터 분석을 통한 데이터 품질 개선

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  • 실습: 데이터 품질 개선
  • 실습: Python 및 BigQuery를 사용한 탐색적 데이터 분석

8 Videos

  • 데이터 품질 개선
  • Google Cloud Platform 및 Qwiklabs 시작하기
  • 실습 소개: 데이터 품질 개선
  • 실습 데모: 데이터 품질 개선
  • 탐색적 데이터 분석이란?
  • 머신러닝에서 EDA가 활용되는 방식
  • 데이터 분석 및 시각화
  • 실습 소개: Python 및 BigQuery를 사용한 데이터 탐색

1 Readings

  • 리소스: 데이터 파악하기: Improve Data through Exploratory Data Analysis

머신러닝의 실제 사용 사례: 모듈 소개

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  • 소개

지도 학습

    • 5 Videos
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    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 퀴즈: 머신러닝의 실제 사용 사례

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  • 실습: 선형 회귀 소개

5 Videos

  • 지도 학습
  • 선형 회귀
  • 실습 소개: 선형 회귀 소개
  • 실습 데모: 선형 회귀 소개
  • 로지스틱 회귀

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  • 리소스: 머신러닝의 실제 사용 사례

Vertex AI를 사용한 AutoML 모델 학습: 모듈 소개

    • 1 Videos
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  • 소개

Vertex AI를 사용한 AutoML 모델 학습

    • 4 Videos
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    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 퀴즈: Vertex AI를 사용한 AutoML 모델 학습

4 Videos

  • 머신러닝과 딥 러닝 비교
  • 자동화된 머신러닝의 개념
  • AutoML 회귀 모델
  • AutoML 모델 평가

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  • 리소스: Vertex AI를 사용한 AutoML 모델 학습

BigQuery 머신러닝: 모듈 소개

    • 1 Videos
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  • 소개

데이터가 위치한 곳에서 ML 모델 개발

    • 6 Videos
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    • 1 ExternalTool
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 퀴즈: BigQuery 머신러닝: 데이터가 위치한 곳에서 ML 모델 개발

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  • 실습: BigQuery ML을 사용하여 펭귄 체중 예측

6 Videos

  • BigQuery ML을 사용한 ML 모델 학습
  • BigQuery 머신러닝 지원 모델
  • 실습 소개: BigQuery ML을 사용하여 펭귄 체중 예측(BigQuery ML 및 Explainable AI)
  • 실습 데모: BigQuery ML을 사용하여 펭귄 체중 예측(BigQuery ML 및 Explainable AI)
  • BigQuery ML 초매개변수 조정
  • BigQuery ML로 추천 시스템을 빌드 및 배포하는 방법

1 Readings

  • 리소스: BigQuery 머신러닝: Develop ML Models Where Your Data Lives

최적화: 모듈 소개

    • 1 Videos
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  • 소개

ML 모델 정의

    • 3 Videos
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  • ML 모델 정의
  • 과정 데이터 세트 소개
  • 손실 함수 소개

경사하강법

    • 3 Videos
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  • 경사하강법
  • 손실 곡선 문제 해결
  • ML 모델의 함정

TensorFlow Playground

    • 3 Videos
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  • 강의 실습: TensorFlow Playground 소개
  • 강의 실습: TensorFlow Playground - 고급
  • 강의 실습: 신경망으로 연습하기

성능 측정항목

    • 2 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 퀴즈: 최적화

2 Videos

  • 성능 측정항목
  • 혼동 행렬

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  • 리소스: 최적화

일반화 및 샘플링: 모듈 소개

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  • 소개

일반화

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2 Videos

  • 일반화 및 ML 모델
  • 모델 학습을 중단해야 하는 경우

샘플링

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    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 퀴즈: 일반화 및 샘플링

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  • BigQuery에서 반복 가능한 샘플 만들기
  • 데모: BigQuery에서 데이터 세트 분할하기

1 Readings

  • 리소스: 일반화 및 샘플링

과정 요약

    • 4 Readings
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4 Readings

  • 요약
  • 리소스: 모든 퀴즈 문항
  • 리소스: 모든 읽기 자료
  • 리소스: 모든 슬라이드 (English only)

Auto Summary

Embark on your journey into the world of Machine Learning with this foundational course, "Launching into Machine Learning - 한국어," offered by Coursera. Ideal for beginners, this course dives into the essentials of data science and artificial intelligence, providing a comprehensive introduction to data quality enhancement and exploratory data analysis. Learners will explore the power of Vertex AI AutoML to build, train, and deploy machine learning models without writing any code, and gain valuable insights into the benefits of Big Query ML. The course also covers techniques for optimizing ML models, and methods for evaluating custom-trained ML model quality through generalization and sampling. With flexible subscription options including Starter and Professional plans, this course is an excellent starting point for anyone looking to understand and leverage machine learning technologies. Join this educational journey and equip yourself with the foundational skills needed to excel in the dynamic field of data science and AI.

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