머신러닝을 데이터 파이프라인에 통합하면 데이터에서 더 많은 인사이트를 도출할 수 있습니다. 이 과정에서는 머신러닝을 Google Cloud의 데이터 파이프라인에 포함하는 방법을 알아봅니다. 맞춤설정이 거의 또는 전혀 필요 없는 경우에 적합한 AutoML에 대해 알아보고 맞춤형 머신러닝 기능이 필요한 경우를 위해 Notebooks 및 BigQuery 머신러닝(BigQuery ML)도 소개합니다. Vertex AI를 사용해 머신러닝 솔루션을 프로덕션화하는 방법도 다루어 보겠습니다.
Smart Analytics, Machine Learning and AI on GC - 한국어
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
7 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
ML, AI, 딥 러닝의 차이를 알아봅니다.
ML API를 비정형 데이터에 사용하는 방법을 알아봅니다.
노트북에서 BigQuery 명령어를 실행합니다.
BigQuery에서 SQL 문법을 사용해 ML 모델을 만듭니다.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Unstructured Data
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Analytics
- Kategorie: Google Cloud Platform
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Model Deployment
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Jupyter
Wichtige Details
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6 Aufgaben
Unterrichtet in Koreanisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 9 Module
Dozent
von
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