회원 가입일: 2023
Generative AI Fundamentals - 한국어
Earned 12월 10, 2023 EST
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps) 기능 관리
Earned 10월 29, 2023 EDT
머신러닝 작업(MLOps): 시작하기
Earned 10월 29, 2023 EDT
프로덕션 머신러닝 시스템
Earned 10월 21, 2023 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud
Earned 10월 12, 2023 EDT
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개
Earned 10월 2, 2023 EDT
Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models, Introduction to Responsible AI 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 최종 퀴즈를 풀어보고 생성형 AI의 기본 개념을 제대로 이해했는지 확인해 보세요. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스에 대한 지식을 숙지한 사람에게 Google Cloud에서 발급하는 디지털 배지입니다. 프로필을 공개하고 기술 배지를 소셜 미디어 프로필에 추가하여 공유하세요.
이 과정에서는 Google Cloud에서 프로덕션 ML 시스템을 배포, 평가, 모니터링, 운영하기 위한 MLOps 도구와 권장사항을 소개합니다. MLOps는 프로덕션에서 ML 시스템을 배포, 테스트, 모니터링, 자동화하는 방법론입니다. 학습자는 SDK 레이어에서 Vertex AI Feature Store의 스트리밍 수집을 사용하여 실습을 진행하게 됩니다.
이 과정에서는 Google Cloud에서 프로덕션 ML 시스템 배포, 평가, 모니터링, 운영을 위한 MLOps 도구와 권장사항을 소개합니다. MLOps는 프로덕션에서 ML 시스템을 배포, 테스트, 모니터링, 자동화하는 방법론입니다. 머신러닝 엔지니어링 전문가들은 배포된 모델의 지속적인 개선과 평가를 위해 도구를 사용합니다. 이들이 협력하거나 때론 그 역할을 하는 데이터 과학자는 고성능 모델을 빠르고 정밀하게 배포할 수 있도록 모델을 개발합니다.
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.
This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models. The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data. The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models. Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.
이 과정에서는 생성형 AI 프로젝트와 예측형 AI 프로젝트를 모두 개발하는 데 중점을 두고 Google Cloud의 AI 및 머신러닝(ML) 기능을 소개합니다. 데이터에서 AI로 이어지는 수명 주기 전반에 걸쳐 사용할 수 있는 다양한 기술, 제품, 도구를 살펴보고, 데이터 과학자, AI 개발자, ML 엔지니어가 대화형 실습을 통해 전문성을 강화할 수 있도록 지원합니다.