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학습자 경력 결과

41%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

45%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

19%

가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 5개 강좌 중 5번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 12시간 필요
영어
자막: 프랑스어, 포르투갈어 (브라질), 독일어, 영어, 스페인어, 일본어...

귀하가 습득할 기술

TensorflowMachine LearningCloud ComputingEstimator

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up82%(1,361개의 평가)Info
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1

완료하는 데 3분 필요

Introduction

완료하는 데 3분 필요
1개 동영상 (총 3분)
1개의 동영상
완료하는 데 2시간 필요

The Art of ML

완료하는 데 2시간 필요
10개 동영상 (총 29분)
10개의 동영상
Regularization4m
L1 & L2 Regularizations4m
Lab Intro: Regularization12
Lab: Regularization2m
Learning rate and batch size5m
Optimization1m
Practicing with Tensorflow code1m
Lab Intro: Hand-Tuning ML Models18
Lab Solution: Hand-Tuning ML Models7m
2개 연습문제
Art of ML30m
Learning Rate and Batch Size30m
완료하는 데 2시간 필요

Hyperparameter Tuning

완료하는 데 2시간 필요
5개 동영상 (총 8분)
5개의 동영상
Parameters vs Hyperparameters2m
Think Beyond Grid Search3m
Lab Intro: Improve model accuracy by Hyperparameter Tuning23
Lab Solution: Improve model accuracy by Hyperparameter Tuning with Cloud AI Platform30
1개 연습문제
Hyperparameter Tuning30m
2

2

완료하는 데 1시간 필요

A pinch of science

완료하는 데 1시간 필요
5개 동영상 (총 28분)
5개의 동영상
Regularization for sparsity5m
Lab: L1 Regularization3m
Lab Solution: L1 Regularization51
Logistic Regression17m
2개 연습문제
L1 Regularization30m
Logistic Regression30m
완료하는 데 3시간 필요

The science of neural networks

완료하는 데 3시간 필요
6개 동영상 (총 70분)
6개의 동영상
Neural Networks18m
Lab: Neural Networks Playground12m
Training Neural Networks14m
Lab: Using Neural Networks to build a ML model11m
Multi-class Neural Networks10m
2개 연습문제
Training Neural Networks30m
Multi-class Neural Networks30m
3

3

완료하는 데 1시간 필요

Embeddings

완료하는 데 1시간 필요
7개 동영상 (총 31분)
7개의 동영상
Review of Embeddings5m
Recommendations4m
Data-driven Embeddings3m
Sparse Tensors4m
Train an Embedding4m
Similarity Property7m
1개 연습문제
Embeddings30m
완료하는 데 2시간 필요

Custom Estimator

완료하는 데 2시간 필요
5개 동영상 (총 30분)
5개의 동영상
Model Function6m
Lab Intro: Implementing a Custom Estimator11m
Keras Models4m
Demo: Keras Models + Estimator2m
1개 연습문제
Custom Estimator30m
완료하는 데 5분 필요

Summary

완료하는 데 5분 필요
2개 동영상 (총 5분)
2개의 동영상
Specialization Summary2m

검토

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What is machine learning, and what kinds of problems can it solve? What are the five phases of converting a candidate use case to be driven by machine learning, and why is it important that the phases not be skipped? Why are neural networks so popular now? How can you set up a supervised learning problem and find a good, generalizable solution using gradient descent and a thoughtful way of creating datasets? Learn how to write distributed machine learning models that scale in Tensorflow, scale out the training of those models. and offer high-performance predictions. Convert raw data to features in a way that allows ML to learn important characteristics from the data and bring human insight to bear on the problem. Finally, learn how to incorporate the right mix of parameters that yields accurate, generalized models and knowledge of the theory to solve specific types of ML problems. You will experiment with end-to-end ML, starting from building an ML-focused strategy and progressing into model training, optimization, and productionalization with hands-on labs using Google Cloud Platform. > By enrolling in this specialization you agree to the Qwiklabs Terms of Service as set out in the FAQ and located at: https://qwiklabs.com/terms_of_service <...
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