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Google Cloud Training

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.

팀은 두 가지 구체적인 사용 사례에 맞는 머신러닝 모델을 빌드하는 세 가지 옵션을 제공합니다. 이 과정에서는 팀이 목표 달성을 위해 AutoML, BigQuery ML 또는 커스텀 학습을 사용해야 하는 이유를 설명합니다. 커스텀 학습에 대해서도 자세히 설명합니다. 학습 코드 구조, 스토리지, 대용량 데이터 세트 로드에서 학습된 모델 내보내기에 이르기까지 커스텀 학습 요구사항을 설명합니다.

Docker에 대한 지식이 거의 없어도 컨테이너 이미지를 빌드할 수 있는 커스텀 학습 머신러닝 모델을 빌드합니다.

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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.

팀은 두 가지 구체적인 사용 사례에 맞는 머신러닝 모델을 빌드하는 세 가지 옵션을 제공합니다. 이 과정에서는 팀이 목표 달성을 위해 AutoML, BigQuery ML 또는 커스텀 학습을 사용해야 하는 이유를 설명합니다. 커스텀 학습에 대해서도 자세히 설명합니다. 학습 코드 구조, 스토리지, 대용량 데이터 세트 로드에서 학습된 모델 내보내기에 이르기까지 커스텀 학습 요구사항을 설명합니다.

Docker에 대한 지식이 거의 없어도 컨테이너 이미지를 빌드할 수 있는 커스텀 학습 머신러닝 모델을 빌드합니다.

우수사례팀에서 Vertex Vizier를 사용한 초매개변수 조정과 모델 성능을 개선하는 데 이를 어떻게 활용할 수 있는지 연구합니다. 모델 개선에 대한 이해를 높이기 위해 정규화와 희소성 처리, 그 외 많은 중요한 개념과 원칙 등 이론적인 내용도 자세히 살펴봅니다. 마지막으로 예측 및 모델 모니터링을 개략적으로 설명하고 Vertex AI를 사용하여 ML 모델을 관리하는 방법을 알아봅니다.

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What's inside

Syllabus

Module 0 : 소개
이 모듈은 과정 및 과정 목표에 대한 개요를 제공합니다.
Module 1 : ML 엔터프라이즈 워크플로 이해하기: 모듈 소개 및 개요
이 모듈에서는 ML 엔터프라이즈 워크플로와 각 단계의 목적을 설명합니다.
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Traffic lights

Read about what's good
what should give you pause
and possible dealbreakers
산업에서 표준인 빅데이터 분석과 기계 학습 워크플로를 탐구합니다
기계 학습 워크플로의 전반적인 개요와 팀워크에 대한 실질적인 접근 방식을 제공합니다
사전처리, 모델 구축을 위한 AutoML, BigQuery ML 및 커스텀 학습 옵션에 대한 정보를 제공합니다
컨테이너 이미지를 빌드하는 과정에서 Docker 지식이 거의 필요하지 않습니다
Vertex Vizier를 통한 초매개변수 조정과 모델 성능 향상 방법을 다룹니다

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Reviews summary

기업 환경 ml 워크플로 마스터

학습자들은 말합니다, 이 과정이 기업 환경에서 머신러닝 워크플로를 이해하고 구현하는 데 매우 실용적이고 체계적인 접근 방식을 제공한다고 합니다. 특히 Google Cloud의 Vertex AI를 중심으로 데이터 전처리부터 모델 배포 및 모니터링에 이르는 전반적인 과정을 깊이 있게 다루어 실무에 큰 도움이 됩니다. 오토ML, BigQuery ML, 커스텀 학습 등 다양한 모델 구축 옵션을 비교 설명하며, Vertex Vizier를 활용한 하이퍼파라미터 튜닝과 같은 고급 주제도 다룹니다. 다만, 일부 학습자들은 머신러닝 기본 개념에 대한 사전 지식이 필요하다고 언급하며, 광범위한 주제를 다루는 만큼 특정 부분의 깊이가 아쉬울 수 있다고 평가합니다. 전반적으로 실무 중심의 유용한 내용으로 Google Cloud 기반 ML 엔지니어링 역량 강화에 적합한 과정입니다.
광범위한 주제를 다루나, 일부 심화 내용은 부족할 수 있습니다.
"다루는 범위는 넓지만 각 주제의 깊이가 좀 아쉬웠습니다."
"일부 고급 ML 개념은 더 자세한 설명이 필요해 보였습니다."
"보다 복잡한 엔터프라이즈 시나리오에 대한 깊이 있는 분석이 있었다면 좋았을 것 같아요."
한국어 사용자에게 접근성이 높고 이해하기 쉽습니다.
"한국어로 된 최신 GCP ML 강의를 찾고 있었는데, 이 과정이 딱 맞았습니다."
"어려운 기술 용어를 모국어로 들으니 이해하기 훨씬 수월했습니다."
"번역체가 아닌 자연스러운 한국어 설명이라 집중하기 좋았습니다."
데이터부터 배포까지 ML 전 과정을 체계적으로 다룹니다.
"Google Cloud의 ML 워크플로를 체계적으로 이해하는 데 큰 도움이 되었습니다."
"데이터 전처리부터 모델 배포 및 모니터링까지 전 과정을 다루는 점이 인상 깊었습니다."
"실제 엔터프라이즈 환경에서 필요한 ML 프로세스를 전반적으로 훑어볼 수 있었습니다."
기업 환경에서 Vertex AI 도구를 활용하는 방법을 배웁니다.
"이 과정은 기업 환경에서 머신러닝을 구현하는 데 매우 실용적인 통찰력을 제공합니다."
"Vertex AI 도구들을 실제 프로젝트에 적용하는 방법을 배울 수 있어 좋았습니다."
"Google Cloud 기반 ML 엔지니어링 역량을 강화하는 데 최적의 과정이라고 생각합니다."
ML 및 Google Cloud 기본 지식이 있으면 더 효과적입니다.
"ML 기본 지식은 필요한 것 같아요. 초보자에게는 약간 어려울 수 있습니다."
"Google Cloud 플랫폼에 대한 사전 경험이 없다면 초반에 적응하기 힘들 수 있습니다."
"강의 속도가 빠르다고 느껴져 복습이 많이 필요했습니다."

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 Machine Learning in the Enterprise - 한국어 with these activities:
Google AI 블로그 및 포럼 탐색
AI 산업의 최신 정보를 파악하고 지식 바탕을 확장하는 데 도움이 됩니다.
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  • Google AI 블로그에 정기적으로 방문하기
  • 포럼에 참여하고 토론 참조하기
TensorFlow를 사용한 모델 훈련 연습
TensorFlow의 기본 사항을 숙지하고 실습을 통해 모델 개발 기술을 향상시킵니다.
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  • TensorFlow 튜토리얼 및 문서 익히기
  • 샘플 데이터 세트를 사용하여 시작하기
  • 다양한 모델 유형 탐구 및 구현하기
  • 모델 성능 평가 및 조정하기
Google Cloud 머신러닝 워크샵 참석
Google Cloud 제품의 실습적 경험을 통해 머신러닝 기술을 향상시킵니다.
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  • 관련 워크샵 찾기
  • 워크샵에 등록하고 참석하기
  • 실습 및 과제 완료하기
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Career center

Learners who complete Machine Learning in the Enterprise - 한국어 will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Data Scientist
Vertex AI Pipelines is a platform for building and managing machine learning (ML) pipelines. As a Data Scientist, you will need to have a strong understanding of ML pipelines in order to build and deploy ML models. This course will teach you how to use Vertex AI Pipelines to build and manage ML pipelines. This will give you the skills you need to be successful in your role as a Data Scientist.
Machine Learning Engineer
Vertex AI Pipelines is a platform for building and managing machine learning (ML) pipelines. As a Machine Learning Engineer, you will need to have a strong understanding of ML pipelines in order to build and deploy ML models. This course will teach you how to use Vertex AI Pipelines to build and manage ML pipelines. This will give you the skills you need to be successful in your role as a Machine Learning Engineer.
Data Analyst
This course provides a comprehensive overview of the machine learning (ML) workflow. As a Data Analyst, you will need to have a strong understanding of the ML workflow in order to prepare data for ML models. This course will teach you about the different stages of the ML workflow, including data collection, data preparation, and model evaluation. This will give you the skills you need to be successful in your role as a Data Analyst.
Business Analyst
Machine learning (ML) is increasingly used to solve business problems. As a Business Analyst, you will need to have a strong understanding of ML in order to make informed decisions about how to use ML to solve business problems. This course will introduce you to the basics of ML and show you how to use ML to solve business problems. This will give you the skills you need to be successful in your role as a Business Analyst.
Software Engineer
Machine learning (ML) is increasingly used to solve software problems. As a Software Engineer, you will need to have a strong understanding of ML in order to build software that uses ML. This course will introduce you to the basics of ML and show you how to use ML to solve software problems. This will give you the skills you need to be successful in your role as a Software Engineer.
Product Manager
Machine learning (ML) is increasingly used to build products. As a Product Manager, you will need to have a strong understanding of ML in order to make informed decisions about which ML features to build into your products. This course will introduce you to the basics of ML and show you how to use ML to build products. This will give you the skills you need to be successful in your role as a Product Manager.
Marketing Manager
Machine learning (ML) is increasingly used to solve marketing problems. As a Marketing Manager, you will need to have a strong understanding of ML in order to make informed decisions about how to use ML to solve marketing problems. This course will introduce you to the basics of ML and show you how to use ML to solve marketing problems. This will give you the skills you need to be successful in your role as a Marketing Manager.
Sales Manager
Machine learning (ML) is increasingly used to solve sales problems. As a Sales Manager, you will need to have a strong understanding of ML in order to make informed decisions about how to use ML to solve sales problems. This course will introduce you to the basics of ML and show you how to use ML to solve sales problems. This will give you the skills you need to be successful in your role as a Sales Manager.
Financial Analyst
Machine learning (ML) is increasingly used to solve financial problems. As a Financial Analyst, you will need to have a strong understanding of ML in order to make informed decisions about how to use ML to solve financial problems. This course will introduce you to the basics of ML and show you how to use ML to solve financial problems. This will give you the skills you need to be successful in your role as a Financial Analyst.
Operations Manager
Machine learning (ML) is increasingly used to solve operational problems. As an Operations Manager, you will need to have a strong understanding of ML in order to make informed decisions about how to use ML to solve operational problems. This course will introduce you to the basics of ML and show you how to use ML to solve operational problems. This will give you the skills you need to be successful in your role as an Operations Manager.
Human Resources Manager
Machine learning (ML) is increasingly used to solve human resources problems. As a Human Resources Manager, you will need to have a strong understanding of ML in order to make informed decisions about how to use ML to solve human resources problems. This course will introduce you to the basics of ML and show you how to use ML to solve human resources problems. This will give you the skills you need to be successful in your role as a Human Resources Manager.
Supply Chain Manager
Machine learning (ML) is increasingly used to solve supply chain problems. As a Supply Chain Manager, you will need to have a strong understanding of ML in order to make informed decisions about how to use ML to solve supply chain problems. This course will introduce you to the basics of ML and show you how to use ML to solve supply chain problems. This will give you the skills you need to be successful in your role as a Supply Chain Manager.
Customer Success Manager
Machine learning (ML) is increasingly used to solve customer success problems. As a Customer Success Manager, you will need to have a strong understanding of ML in order to make informed decisions about how to use ML to solve customer success problems. This course will introduce you to the basics of ML and show you how to use ML to solve customer success problems. This will give you the skills you need to be successful in your role as a Customer Success Manager.
Healthcare Manager
Machine learning (ML) is increasingly used to solve healthcare problems. As a Healthcare Manager, you will need to have a strong understanding of ML in order to make informed decisions about how to use ML to solve healthcare problems. This course will introduce you to the basics of ML and show you how to use ML to solve healthcare problems. This will give you the skills you need to be successful in your role as a Healthcare Manager.
Education Manager
Machine learning (ML) is increasingly used to solve education problems. As an Education Manager, you will need to have a strong understanding of ML in order to make informed decisions about how to use ML to solve education problems. This course will introduce you to the basics of ML and show you how to use ML to solve education problems. This will give you the skills you need to be successful in your role as an Education Manager.

Reading list

We've selected ten 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 Machine Learning in the Enterprise - 한국어.
이 책은 Python을 사용하여 딥러닝 모델을 구축하는 방법에 대한 종합적인 안내서입니다.
이 책은 머신러닝 모델을 엔터프라이즈 환경에 배포 및 유지 관리하는 방법을 안내하는 실용적인 가이드입니다.
이 책은 컴퓨터 비전 알고리즘과 응용을 다룹니다.

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