이 과정에서는 다양한 ML 비즈니스 요구사항과 사용 사례를 다루는 ML팀의 우수사례를 중심으로 ML 워크플로에 대한 실용적이고 현실적인 접근 방식을 포괄적으로 소개합니다. 이 팀은 데이터 관리 및 거버넌스에 필요한 도구를 이해하고, Dataflow 및 Dataprep에 대한 개괄적인 지식과 BigQuery를 사용한 사전 처리 작업 등을 바탕으로 데이터 사전 처리를 위한 가장 효과적인 접근 방식을 검토해야 합니다.
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Was Sie lernen werden
데이터 관리, 거버넌스, 전처리 옵션 설명
Vertex AutoML, BigQuery ML, 커스텀 학습을 사용하는 경우 파악
Vertex Vizier 하이퍼파라미터 조정 구현
Vertex AI를 사용하여 일괄 예측 및 온라인 예측을 생성하고, 모델 모니터링을 설정하고, 파이프라인을 만드는 방법 설명
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In diesem Kurs gibt es 10 Module
이 모듈은 과정 및 과정 목표에 대한 개요를 제공합니다.
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이 모듈에서는 ML 엔터프라이즈 워크플로와 각 단계의 목적을 설명합니다.
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2 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
이 모듈에서는 Feature Store, Data Catalog, Dataplex, Analytics Hub 등 Google의 기업 데이터 관리 및 데이터 거버넌스 도구를 살펴봅니다.
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9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
이 모듈에서는 머신러닝 및 신경망의 기술과 과학을 살펴봅니다. Vertex AI를 사용하여 커스텀 ML 모델을 학습시키는 방법도 설명합니다.
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7 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 App-Element
이 모듈에서는 Vertex AI Vizier를 사용하여 하이퍼파라미터를 조정하는 방법을 설명합니다.
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3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
이 모듈에서는 Vertex AI 예측 및 모델 모니터링에 대해 설명합니다. 먼저 사전 빌드된 컨테이너 또는 커스텀 컨테이너를 사용한 일괄 및 온라인 예측에 대해 설명한 다음, ML 모델의 성능을 관리하는 데 도움이 되는 서비스인 모델 모니터링을 살펴봅니다.
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4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
이 모듈에서는 Vertex AI Pipelines와 이를 빌드하여 ML 워크플로를 조정하는 방법을 설명합니다.
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3 Videos2 Lektüren1 Aufgabe2 App-Elemente
이 모듈에서는 Vertex AI의 여러 머신러닝 프로세스의 권장사항을 검토합니다.
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5 Videos1 Lektüre
이 모듈은 Machine Learning in the Enterprise 과정의 요약입니다.
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4 Lektüren
이 모듈은 Machine Learning on Google Cloud 과정의 요약입니다.
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