TensorFlow on Google Cloud - 한국어
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 TensorFlow 2.x 입력 데이터 파이프라인 빌드, TensorFlow 2.x 및 Keras를 사용한 ML 모델 빌드, ML 모델의 정확성 개선, 사용 사례 확장을 위한 ML 모델 작성, 전문 ML 모델 작성에 대해 다룹니다.الوحدات
과정 소개
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- 소개
TensorFlow 생태계 소개: 모듈 소개
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- TensorFlow 생태계 소개
TensorFlow 소개
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Readings
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Assignment
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Assignment
- 퀴즈: TensorFlow 생태계 소개
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- TensorFlow 소개
- TensorFlow API 계층 구조
- TensorFlow의 구성요소: 텐서 및 변수
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Readings
- 리소스: TensorFlow 생태계 소개
입력 데이터 파이프라인 설계 및 빌드: 모듈 소개
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- 소개
- ML 요약
tf.data API를 사용한 대규모 데이터 세트 학습
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ExternalTool
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External Tool
- 실습: TensorFlow Dataset API
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- tf.data API를 사용한 대규모 데이터 세트 학습
- 인메모리 작업 및 파일을 사용한 작업
- 모델 학습을 위한 데이터 준비
- 임베딩
- Coursera: Google Cloud 및 Qwiklabs 시작하기
- 실습 소개: TensorFlow Dataset API
tf.data 및 Keras 사전 처리 레이어를 통한 데이터 처리 확장
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Assignment
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Assignment
- 퀴즈: 입력 데이터 파이프라인 설계 및 빌드
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- 실습: Keras 사전 처리 레이어를 사용하여 구조화된 데이터 분류하기
2
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- tf.data 및 Keras 사전 처리 레이어를 통한 데이터 처리 확장
- 실습 소개: Keras 사전 처리 레이어를 사용하여 구조화된 데이터 분류하기
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Readings
- 리소스: TensorFlow 입력 데이터 파이프라인 설계 및 빌드
TensorFlow 및 Keras API로 신경망 빌드: 모듈 소개
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- 소개
활성화 함수
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- 활성화 함수
TF 2 및 Keras를 사용하는 신경망
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External Tool
- 실습: Vertex AI Platform의 Keras Sequential API 소개
- 실습: Vertex AI Platform에서 Keras Functional API를 사용하여 DNN 빌드하기
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- TensorFlow 2 및 Keras Sequential API를 사용한 신경망 학습
- 클라우드에 모델 제공
- 실습 소개: Vertex AI Platform의 Keras Sequential API 소개
- TensorFlow 2 및 Keras Functional API를 사용한 신경망 학습
- 실습 소개: Vertex AI Platform에서 Keras Functional API를 사용하여 DNN 빌드하기
- 모델 서브클래스화
정규화
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Assignment
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Assignment
- 퀴즈: TensorFlow 및 Keras API로 신경망 빌드
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- 정규화 기본사항
- 모델 복잡도의 측정 방법: L1 정규화와 L2 정규화 비교
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- 리소스: TensorFlow 및 Keras API로 신경망 빌드
Vertex AI를 사용한 규모에 맞춘 학습: 모듈 소개
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- 소개
Vertex AI를 사용한 TensorFlow 확장
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ExternalTool
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Assignment
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- 퀴즈: Vertex AI를 사용한 규모에 맞춘 학습
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External Tool
- 실습: Vertex AI Training 서비스를 사용한 규모에 맞춘 학습
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- Vertex AI를 사용한 규모에 맞춘 학습
- 실습 소개: Vertex AI Training 서비스를 사용한 규모에 맞춘 학습
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- 리소스: Vertex AI를 사용한 규모에 맞춘 학습
개요
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- 요약
- 리소스: 모든 퀴즈 문항
- 리소스: 모든 읽기 자료
- 리소스: 모든 슬라이드 (English only)
Auto Summary
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