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Michela Montenegro

회원 가입일: 2024

Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 Earned 6월 6, 2024 EDT
생성형 AI 입문자 - Agent Platform Earned 5월 28, 2024 EDT
생성형 AI 소개 Earned 5월 28, 2024 EDT
Vertex AI에서 머신러닝 솔루션 빌드 및 배포하기 Earned 5월 23, 2024 EDT
머신러닝 작업(MLOps): 시작하기 Earned 5월 20, 2024 EDT
프로덕션 머신러닝 시스템 Earned 5월 17, 2024 EDT
Google Cloud에서 TensorFlow를 사용해 이미지 분류하기 Earned 5월 14, 2024 EDT
Google Cloud에서 Keras를 사용해 ML 모델을 빌드, 학습, 배포하기 Earned 5월 8, 2024 EDT
머신러닝용 BigQuery Earned 5월 3, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - 한국어 Earned 4월 15, 2024 EDT
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개 Earned 4월 5, 2024 EDT
Google Cloud 기초: 핵심 인프라 Earned 3월 13, 2024 EDT

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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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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생성형 AI란 무엇이고 어떻게 사용하며 전통적인 머신러닝 방법과는 어떻게 다른지 설명하는 입문용 마이크로 학습 과정입니다. 직접 생성형 AI 앱을 개발하는 데 도움이 되는 Google 도구에 대해서도 다룹니다.

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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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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.

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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.

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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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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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SQL만으로 몇 시간이 아닌 몇 분 만에 머신러닝 모델을 빌드하고 싶으신가요? BigQuery ML은 데이터 분석가가 기존 SQL 도구와 기술을 사용하여 머신러닝 모델을 만들고, 학습시키고, 평가하고, 예측할 수 있게 하여 머신러닝을 범용화합니다. 이 실습 시리즈에서는 다양한 모델 유형을 실험하고 좋은 모델을 만드는 요소를 알아봅니다.

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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.

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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.

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Google Cloud 기초: 핵심 인프라 과정은 Google Cloud 사용에 관한 중요한 개념 및 용어를 소개합니다. 이 과정에서는 동영상 및 실무형 실습을 통해 중요한 리소스 및 정책 관리 도구와 함께 Google Cloud의 다양한 컴퓨팅 및 스토리지 서비스를 살펴보고 비교합니다.

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