When will I have access to the lectures and assignments?

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

What will I get if I purchase the Certificate?

When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud - 한국어

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Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud - 한국어

Instructeur : Google Cloud Training

Inclus avec

6 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Certaines connaissances prérequises

1 semaine à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

6 modules

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niveau Intermédiaire

Certaines connaissances prérequises

1 semaine à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

TensorFlow 입력 데이터 파이프라인을 설계하고 빌드하기
tf.data 라이브러리를 사용해 대규모 데이터 세트의 데이터 조작하기
Keras Sequential 및 Functional API를 사용해 단순 모델 및 고급 모델 만들기
Vertex AI를 사용하여 ML 모델을 규모에 맞춰 학습, 배포, 프로덕션화하기

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Model Training
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Cloud Deployment

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Application Programming Interface (API)
Catégorie : Keras (Neural Network Library)
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Model Deployment

Détails à connaître

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Évaluations

4 devoirs

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Il y a 6 modules dans ce cours

이 과정에서는 TensorFlow 및 Keras를 사용한 ML 모델 빌드, ML 모델의 정확성 개선, 사용 사례 확장을 위한 ML 모델 작성에 대해 다룹니다.

Détails du module

이 모듈은 과정 및 과정 목표에 대한 개요를 제공합니다.

Inclus

1 vidéo

이 모듈에서는 TensorFlow 프레임워크를 소개하고 기본 구성요소와 전체적인 API 계층 구조를 미리 살펴봅니다.

Inclus

4 vidéos1 lecture1 devoir

데이터는 머신러닝 모델에서 중요한 구성요소입니다. 적절한 데이터를 수집하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 필요에 따라 데이터를 정리, 분석, 변환하는 적절한 프로세스도 마련해야 모델이 데이터의 신호를 최대한 활용할 수 있습니다. 이 모듈에서는 tf.data를 사용한 대규모 데이터 세트 학습, 인메모리 파일 사용, 학습을 위해 데이터를 준비하는 방법을 다룹니다. 그런 다음 임베딩에 대해 알아보고 tf.keras 사전 처리 레이어로 데이터를 확장하는 방법을 간략히 살펴보며 마무리합니다.

Inclus

10 vidéos1 lecture1 devoir2 éléments d'application

10 vidéosTotal 41 minutes

소개0 minutes
ML 요약3 minutes
tf.data API를 사용한 대규모 데이터 세트 학습4 minutes
인메모리 작업 및 파일을 사용한 작업4 minutes
모델 학습을 위한 데이터 준비6 minutes
임베딩9 minutes
Coursera: Google Cloud 및 Qwiklabs 시작하기5 minutes
실습 소개: TensorFlow Dataset API0 minutes
tf.data 및 Keras 사전 처리 레이어를 통한 데이터 처리 확장10 minutes
실습 소개: Keras 사전 처리 레이어를 사용하여 구조화된 데이터 분류하기1 minute

1 lectureTotal 10 minutes

리소스: TensorFlow 입력 데이터 파이프라인 설계 및 빌드10 minutes

1 devoirTotal 16 minutes

퀴즈: 입력 데이터 파이프라인 설계 및 빌드16 minutes

2 éléments d'applicationTotal 240 minutes

실습: TensorFlow Dataset API120 minutes
실습: Keras 사전 처리 레이어를 사용하여 구조화된 데이터 분류하기120 minutes

이 모듈에서는 활성화 함수에 대해 다루며 심층신경망에서 데이터의 비선형성을 캡처하는 데 이 함수가 얼마나 중요한지 알아봅니다. 그런 다음 Keras Sequential 및 Functional API를 사용하는 심층신경망에 대해 간략히 살펴봅니다. 이어서 모델 빌드의 유연성을 높여주는 모델 서브클래스화에 대해 설명합니다. 마지막으로 정규화에 대한 수업으로 모듈을 마무리합니다.