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Machine Learning in the Enterprise - 한국어
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이 과정에서는 다양한 ML 비즈니스 요구사항과 사용 사례를 다루는 ML팀의 우수사례를 중심으로 ML 워크플로에 대한 실용적이고 현실적인 접근 방식을 포괄적으로 소개합니다. 이 팀은 데이터 관리 및 거버넌스에 필요한 도구를 이해하고, Dataflow 및 Dataprep에 대한 개괄적인 지식과 BigQuery를 사용한 사전 처리 작업 등을 바탕으로 데이터 사전 처리를 위한 가장 효과적인 접근 방식을 검토해야 합니다. 팀은 두 가지 구체적인 사용 사례에 맞는 머신러닝 모델을 빌드하는 세 가지 옵션을 제공합니다. 이 과정에서는 팀이 목표 달성을 위해 AutoML, BigQuery ML 또는 커스텀 학습을 사용해야 하는 이유를 설명합니다. 커스텀 학습에 대해서도 자세히 설명합니다. 학습 코드 구조, 스토리지, 대용량 데이터 세트 로드에서 학습된 모델 내보내기에 이르기까지 커스텀 학습 요구사항을 설명합니다. Docker에 대한 지식이 거의 없어도 컨테이너 이미지를 빌드할 수 있는 커스텀 학습 머신러닝 모델을 빌드합니다. 우수사례팀에서 Vertex Vizier를 사용한 초매개변수 조정과 모델 성능을 개선하는 데 이를 어떻게 활용할 수 있는지 연구합니다. 모델 개선에 대한 이해를 높이기 위해 정규화와 희소성 처리, 그 외 많은 중요한 개념과 원칙 등 이론적인 내용도 자세히 살펴봅니다. 마지막으로 예측 및 모델 모니터링을 개략적으로 설명하고 Vertex AI를 사용하여 ML 모델을 관리하는 방법을 알아봅니다.

الوحدات

과정 소개

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  • 과정 소개

ML 엔터프라이즈 워크플로 이해하기: 모듈 소개 및 개요

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1 Assignment

  • 퀴즈: ML 엔터프라이즈 워크플로 이해하기

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  • 소개
  • ML 엔터프라이즈 워크플로 개요

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  • 리소스: ML 엔터프라이즈 워크플로 이해하기

기업에서의 데이터: 모듈 소개

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  • 소개

데이터 관리 및 거버넌스를 위한 도구

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  • Feature Store
  • Data Catalog

GA 이전 도구

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  • Dataplex
  • Analytics Hub

데이터 전처리 옵션

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1 Assignment

  • 퀴즈: 기업에서의 데이터

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  • 실습: Cloud Dataprep으로 전자상거래 분석 파이프라인 탐색 및 생성

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  • 데이터 전처리 옵션
  • Dataprep
  • 실습 소개: Dataprep으로 전자상거래 분석 파이프라인 탐색 및 생성
  • Coursera: Google Cloud 및 Qwiklabs 시작하기

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  • 리소스: 기업에서의 데이터

머신러닝 및 커스텀 학습의 과학: 모듈 소개

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  • 소개

ML의 기술과 과학

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  • 퀴즈: 머신러닝 및 커스텀 학습의 과학

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  • 실습: Vertex AI: Qwik Start

6 Videos

  • 머신러닝의 기술과 과학
  • 학습 속도 높이기
  • 커스텀 학습을 사용하는 경우
  • 학습 요구사항 및 종속 항목(1부)
  • 학습 요구사항 및 종속 항목(2부)
  • Vertex AI를 사용한 커스텀 ML 모델 학습

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  • 리소스: 머신러닝 및 커스텀 학습의 과학
  • 리소스: 머신러닝의 과학

Vertex Vizier 하이퍼파라미터 조정: 모듈 소개

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  • 소개

하이퍼파라미터 조정

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  • 퀴즈: Vertex Vizier 하이퍼파라미터 조정

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  • 실습: Vertex AI: 하이퍼파라미터 조정

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  • Vertex AI Vizier 하이퍼파라미터 조정
  • 실습 소개: Vertex AI: 하이퍼파라미터 조정

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  • 리소스: Vertex Vizier 하이퍼파라미터 조정

Vertex AI를 사용한 예측 및 모델 모니터링: 모듈 소개

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  • 소개

예측 및 모델 모니터링

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  • 퀴즈: Vertex AI를 사용한 예측 및 모델 모니터링

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  • 실습: Vertex AI 모델 모니터링

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  • Vertex AI를 사용한 예측
  • Vertex AI를 사용한 모델 관리
  • 실습 소개: Vertex AI 모델 모니터링

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  • 리소스: Vertex AI를 사용한 예측 및 모델 모니터링

Vertex AI Pipelines: 모듈 소개

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  • 소개

Vertex AI Pipelines를 사용한 예측

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  • 퀴즈: Vertex AI Pipelines

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  • 실습: Vertex AI Pipelines 소개
  • 실습: Vertex AI에서 파이프라인 실행

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  • Vertex AI Pipelines를 사용한 예측
  • 실습 소개: Vertex AI Pipelines

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  • 실습 소개 및 둘러보기: Vertex AI Pipelines
  • 리소스: Vertex AI Pipelines

Vertex AI에서 ML 개발을 위한 권장사항: 모듈 소개

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  • 소개

Vertex AI에서 ML 개발을 위한 권장사항

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  • 모델 배포 및 서빙을 위한 권장사항
  • 모델 모니터링 권장사항
  • Vertex AI Pipelines 권장사항
  • 아티팩트 구성을 위한 권장사항

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  • 리소스: Vertex AI에서의 ML 개발을 위한 권장사항

과정 요약

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

과정 시리즈 요약

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  • 시리즈 요약

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  • 리소스: 권장사항 요약

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Enhance your machine learning expertise with the "Machine Learning in the Enterprise" course, tailored for IT and Computer Science professionals. Offered by Coursera and taught in Korean, this comprehensive program delves into practical ML workflows, data management, and governance. Learn to build ML models using AutoML, BigQuery ML, and custom training, even with minimal Docker knowledge. The course covers hyperparameter tuning with Vertex Vizier, model performance optimization, and ML model management with Vertex AI. Ideal for professionals seeking to apply ML in business contexts. Available through Starter and Professional subscriptions.

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