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Google Cloud Training

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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What's inside

Syllabus

과정 소개
이 모듈은 과정 및 과정 목표에 대한 개요를 제공합니다.
데이터 파악하기: 탐색적 데이터 분석을 통한 데이터 품질 개선
이 모듈에서는 데이터 품질을 개선하는 방법과 탐색적 데이터 분석을 통해 데이터를 탐색하는 방법을 알아봅니다. 머신러닝에서 정리된 데이터가 중요한 까닭과 데이터 품질에 미치는 영향을 살펴봅니다. 예를 들어 값이 누락되면 결과가 왜곡될 수 있습니다. 아울러 데이터 탐색의 중요성도 배웁니다. 데이터를 깔끔하게 정리하고 나면 데이터 세트에 대해 탐색적 데이터 분석을 수행합니다.
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머신러닝의 실제 사용 사례
이 모듈에서는 ML 실무자가 빠르게 성장할 수 있도록 머신러닝의 주요 유형 몇 가지를 소개합니다.
Vertex AI를 사용한 AutoML 모델 학습
이 모듈에서는 Vertex AI를 사용하여 AutoML 모델을 학습시키는 방법을 알아봅니다.
BigQuery 머신러닝: 데이터가 위치한 곳에서 ML 모델 개발
이 모듈에서는 BigQuery ML과 그 기능을 소개합니다.
최적화
이 모듈에서는 ML 모델을 최적화하는 방법을 알아봅니다.
일반화 및 샘플링
이번에는 다소 이상한 질문을 살펴보겠습니다. 정확도가 가장 높은 머신러닝 모델이 적합하지 않은 때는 언제일까요? 직전의 최적화 모듈에서 암시했듯 학습 데이터 세트에 대한 모델의 손실 함수가 0이라고 해서 실제로도 함수가 새로운 데이터에서 제대로 작동하는 것은 아닙니다. 학습자는 반복 가능한 학습, 평가, 테스트 데이터 세트를 생성하고 성능 벤치마크를 설정하는 방법을 배웁니다.
과정 요약
이 모듈은 머신러닝 시작하기 과정을 요약한 것입니다.

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
코스 소개에서 코스 목표와 과정 개요를 설명해 학습자의 기대 수준을 정립한다
데이터 파악하기: 탐색적 데이터 분석을 통한 데이터 품질 개선 모듈은 데이터 정리 및 데이터 탐색의 중요성을 강조하여 머신러닝에 대한 이해를 쌓는 데 도움이 된다
코스는 AutoML 모델 학습을 위한 Google Vertex AI 활용에 대해 알려준다
머신러닝 모델 최적화 및 성능 평가에 대한 모듈이 포함되어 머신러닝 모델을 빌드하는 데 도움이 된다
데이터가 있는 위치에서 ML 모델을 개발하는 BigQuery ML에 대해 소개한다
코스는 머신러닝 탐구에 필요한 다양한 모듈을 제공하여 학습자의 지식 기반을 넓힌다
새로운 데이터에서 모델의 실제 작동에 대한 논의가 포함되어 학습자의 이해를 심화한다
학습자는 과정을 완료하면 머신러닝 모델의 품질을 평가하고 최적화하는 방법에 대한 지식을 습득한다
Google Cloud Training의 강사진은 해당 분야에서 명성을 쌓은 전문가들로 구성되어 학습자에게 신뢰할 수 있는 지식을 제공한다

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Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Launching into Machine Learning - 한국어 with these activities:
Vertex AI AutoML 모델 학습 튜토리얼
Vertex AI AutoML을 사용하여 머신러닝 모델을 학습하는 실제적인 경험을 제공합니다.
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  • Vertex AI 웹사이트에서 제공하는 AutoML 튜토리얼을 찾아보세요.
  • 튜토리얼에 따라 실습 프로젝트를 완료하세요.
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Career center

Learners who complete Launching into Machine Learning - 한국어 will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers design, develop, and deploy machine learning models. They work closely with data scientists to ensure that models are accurate and efficient. This course will provide you with a foundation in machine learning, including model optimization, generalization, and sampling.
Data Scientist
Data Scientists are in charge of transforming data into actionable insights. They use scientific methods and techniques to analyze data, and then present their findings to stakeholders in a clear and concise way. This course will provide you with a foundation in data science, including data quality improvement, exploratory data analysis, and machine learning model optimization.
Statistician
Statisticians collect, analyze, and interpret data. They use their findings to help businesses and organizations make better decisions. This course will provide you with a foundation in statistics, including data quality improvement and exploratory data analysis.
Data Analyst
Data Analysts collect, clean, and analyze data to identify trends and patterns. They use their findings to help businesses make better decisions. This course will provide you with a foundation in data analysis, including data quality improvement and exploratory data analysis.
Operations Research Analyst
Operations Research Analysts use mathematical and statistical models to improve the efficiency of businesses and organizations. They use their findings to help businesses make better decisions about how to allocate resources. This course will provide you with a foundation in operations research, including data quality improvement and exploratory data analysis.
Quantitative Analyst
Quantitative Analysts use mathematical and statistical models to analyze financial data. They use their findings to help businesses make better investment decisions. This course will provide you with a foundation in quantitative analysis, including data quality improvement and exploratory data analysis.
Business Intelligence Analyst
Business Intelligence Analysts use data to help businesses make better decisions. They analyze data to identify trends and patterns, and then present their findings to stakeholders in a clear and concise way. This course will provide you with a foundation in business intelligence, including data quality improvement and exploratory data analysis.
Database Administrator
Database Administrators design, implement, and maintain databases. They use their skills in database management to ensure that businesses and organizations have the data they need to operate efficiently. This course will provide you with a foundation in database administration, including data quality improvement and exploratory data analysis.
Information Technology Specialist
Information Technology Specialists design, implement, and maintain computer systems and networks. They use their skills in computer science and information technology to ensure that businesses and organizations have the technology they need to operate efficiently. This course will provide you with a foundation in information technology, including data quality improvement and exploratory data analysis.
Data Engineer
Data Engineers design, build, and maintain data pipelines. They use their skills in data engineering to ensure that businesses and organizations have the data they need to operate efficiently. This course will provide you with a foundation in data engineering, including data quality improvement and exploratory data analysis.
Computer Scientist
Computer Scientists research and develop new computer technologies. They use their knowledge of computer science to create new ways to solve problems and improve the efficiency of computers. This course will provide you with a foundation in computer science, including data quality improvement and exploratory data analysis.
Software Engineer
Software Engineers design, develop, and maintain software applications. They use their skills in programming and computer science to create software that meets the needs of users. This course will provide you with a foundation in software engineering, including data quality improvement and exploratory data analysis.
Data Architect
Data Architects design and implement data architectures. They use their skills in data architecture to ensure that businesses and organizations have the data they need to operate efficiently. This course will provide you with a foundation in data architecture, including data quality improvement and exploratory data analysis.

Reading list

We've selected six books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Launching into Machine Learning - 한국어.
이 책은 통계적 학습의 기초를 다루는 포괄적이고 실용적인 가이드로, 머신러닝의 기본 원리를 이해하는 데 도움이 됩니다.
이 책은 확률적 관점에서 머신러닝을 소개하며, 베이지안 통계와 머신러닝의 연결 고리를 다룹니다.

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