Thai Luu Cong
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다이아몬드 리그
14835포인트
Natural Language API를 사용한 감정 분석
Earned 4월 18, 2024 EDT
Google API를 사용한 음성 및 언어 분석
Earned 4월 18, 2024 EDT
Cloud Vision API로 이미지 분석
Earned 4월 18, 2024 EDT
Intro to ML: Image Processing
Earned 4월 18, 2024 EDT
머신러닝 소개: 언어 처리
Earned 4월 1, 2024 EDT
Google Cloud에서 TensorFlow를 사용해 이미지 분류하기
Earned 4월 1, 2024 EDT
기준: 데이터, ML, AI
Earned 3월 31, 2024 EDT
생성형 AI 입문자 - Agent Platform
Earned 3월 24, 2024 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기
Earned 4월 26, 2023 EDT
Data Science on Google Cloud
Earned 4월 25, 2023 EDT
Vertex AI에서 머신러닝 솔루션 빌드 및 배포하기
Earned 4월 7, 2023 EDT
BigQuery ML로 ML 모델 만들기
Earned 4월 5, 2023 EDT
BigQuery 데이터에서 인사이트 도출
Earned 4월 5, 2023 EDT
Looker 대시보드 및 보고서를 위해 데이터 준비하기
Earned 4월 4, 2023 EDT
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning
Earned 4월 4, 2023 EDT
DEPRECATED Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications
Earned 4월 4, 2023 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned 4월 4, 2023 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned 4월 4, 2023 EDT
[Deprecated] Advanced ML: ML Infrastructure
Earned 4월 3, 2023 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned 4월 3, 2023 EDT
DEPRECATED BigQuery for Marketing Analysts
Earned 4월 2, 2023 EDT
ML API Skills
Earned 4월 1, 2023 EDT
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기
Earned 3월 31, 2023 EDT
Cloud Hero BigQuery Skills
Earned 3월 31, 2023 EDT
Natural Language API를 사용한 감정 분석 퀘스트를 완료하고 기술 배지를 획득하세요. API가 텍스트에서 감정을 추론하는 방법을 배울 수 있습니다.
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Google API를 사용한 음성 및 언어 분석 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 실제 환경에서 Natural Language API와 Speech API를 사용하는 방법을 알아봅니다.
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Cloud Vision API로 이미지 분석 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 이미지에서 텍스트를 추출하는 등 다양한 작업에 Cloud Vision API를 활용하는 방법을 알아봅니다.
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Using large scale computing power to recognize patterns and "read" images is one of the foundational technologies in AI, from self-driving cars to facial recognition. The Google Cloud Platform provides world class speed and accuracy via systems that can utilized by simply calling APIs. With these and a host of other APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory quest, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to image processing by taking labs that will enable you to label images, detect faces and landmarks, as well as extract, analyze, and translate text from within images.
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모두 알다시피 머신러닝은 빠르게 성장 중인 기술 분야 중 하나입니다. Google Cloud Platform(GCP)은 이러한 발전을 촉진하는 데 중요한 역할을 했습니다. GCP는 다양한 API를 통해 거의 모든 머신러닝 작업에 적합한 도구를 제공합니다. 이 초급 과정에서는 실무형 실습을 통해 머신러닝을 언어 처리에 적용하는 방법을 알아봅니다. 실습에 참여하여 텍스트에서 항목을 추출하고 감정 및 구문 분석을 수행하며 스크립트 작성에 Speech-to-Text API를 사용해 보세요.
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중급 Google Cloud에서 TensorFlow를 사용해 이미지 분류하기 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 기술 배지 과정에서는 TensorFlow와 Vertex AI를 사용하여 머신러닝 모델을 만들고 학습시키는 방법을 배웁니다. 주로 Vertex AI Workbench 사용자 관리 노트북과 상호작용합니다.
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빅데이터, 머신러닝, 인공지능은 오늘날 인기 있는 컴퓨팅 관련 주제이지만 매우 전문화된 분야이기 때문에 초급용 자료를 구하기 어렵습니다. 다행히도 Google Cloud는 이러한 분야에서 사용자 친화적인 서비스를 제공하며 초급 과정을 통해 학습자에게 BigQuery, Cloud Speech API, Video Intelligence와 같은 도구를 사용해 시작할 기회를 제공합니다.
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생성형 AI 입문자 - Agent Platform 과정은 Google Cloud에서 생성형 AI를 사용하는 방법을 다루는 실습 컬렉션입니다. 이 실습을 통해 Agent Platform에서 Gemini 모델을 사용하는 방법을 알아봅니다. 또한 프롬프트 설계, 권장사항을 살펴보고 이를 아이디어 구상, 텍스트 분류, 텍스트 추출, 텍스트 요약 등에 활용하는 방법을 다룹니다. Agent Platform에서 커스텀 학습을 통해 파운데이션 모델을 조정하고, Agent Platform의 엔드포인트에 배포하는 방법도 배우게 됩니다.
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초급 Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 기술 배지를 완료하여 Dataprep by Trifacta로 데이터 정리, Dataflow에서 데이터 파이프라인 실행, Managed Service for Apache Spark에서 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.
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This is the first of two Quests of hands-on labs is derived from the exercises from the book Data Science on Google Cloud Platform, 2nd Edition by Valliappa Lakshmanan, published by O'Reilly Media, Inc. In this first Quest, covering up through chapter 8, you are given the opportunity to practice all aspects of ingestion, preparation, processing, querying, exploring and visualizing data sets using Google Cloud tools and services.
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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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중급 BigQuery ML로 ML 모델 만들기 기술 배지 과정을 완료하면 BigQuery ML로 머신러닝 모델을 만들고 평가하여 데이터 예측을 수행하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.
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초급 BigQuery 데이터에서 인사이트 도출 기술 배지 과정을 완료하여 SQL 쿼리 작성, 공개 테이블 쿼리, BigQuery로 샘플 데이터 로드, BigQuery의 쿼리 검사기를 통한 일반적인 문법 오류 문제 해결, BigQuery 데이터를 연결해 Data Studio에서 보고서를 생성하는 작업과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
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초급 Looker 대시보드 및 보고서를 위해 데이터 준비하기 기술 배지 과정을 완료하면 데이터를 필터링, 정렬, 피벗팅하고, 다른 Looker Explore의 결과를 병합하고, 함수 및 연산자를 사용해 데이터 분석 및 시각화를 위한 Looker 대시보드 및 보고서를 빌드하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.
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In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.
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In this course you will learn how to use several BigQuery ML features to improve retail use cases. Predict the demand for bike rentals in NYC with demand forecasting, and see how to use BigQuery ML for a classification task that predicts the likelihood of a website visitor making a purchase.
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In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.
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Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.
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Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.
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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
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Want to turn your marketing data into insights and build dashboards? Bring all of your data into one place for large-scale analysis and model building. Get repeatable, scalable, and valuable insights into your data by learning how to query it and using BigQuery. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.
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Welcome Gamers! Explore the power of machine learning by using multiple machine learning APIs together, all while having fun! Translate the text with the Translation API and analyze it with the Natural Language API. You will compete to see who can finish the game with the highest score. Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.
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초급 Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기 기술 배지 과정을 완료하여 Compute Engine에서 가상 머신 만들기 및 배포, 네트워크 및 애플리케이션 부하 분산기 구성과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
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Get hands-on practice with Google Cloud! You will compete with your peers to see who can finish this game with the most points. Earn points by completing the labs accurately and receive bonus points for speed! Be sure to click “End” where you’re done with each lab to be rewarded your points.
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