이 강좌에 대하여

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43%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

44%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

29%

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 2번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 7시간 필요
영어
자막: 프랑스어, 포르투갈어 (브라질), 독일어, 영어, 스페인어, 일본어...

귀하가 습득할 기술

TensorflowBigqueryMachine LearningData Cleansing

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up92%(2,945개의 평가)Info
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완료하는 데 9분 필요

Introduction

완료하는 데 9분 필요
2개 동영상 (총 9분)
2개의 동영상
Intro to Qwiklabs5m
완료하는 데 2시간 필요

Practical ML

완료하는 데 2시간 필요
10개 동영상 (총 62분)
10개의 동영상
Supervised Learning5m
Regression and Classification11m
Short History of ML: Linear Regression7m
Short History of ML: Perceptron5m
Short History of ML: Neural Networks7m
Short History of ML: Decision Trees5m
Short History of ML: Kernel Methods4m
Short History of ML: Random Forests4m
Short History of ML: Modern Neural Networks8m
1개 연습문제
Module Quiz30m
완료하는 데 2시간 필요

Optimization

완료하는 데 2시간 필요
13개 동영상 (총 60분)
13개의 동영상
Defining ML Models4m
Introducing the Natality Dataset6m
Introducing Loss Functions6m
Gradient Descent5m
Troubleshooting a Loss Curve2m
ML Model Pitfalls6m
Lab: Introducing the TensorFlow Playground6m
Lab: TensorFlow Playground - Advanced3m
Lab: Practicing with Neural Networks6m
Loss Curve Troubleshooting1m
Performance Metrics3m
Confusion Matrix5m
1개 연습문제
Module Quiz30m
완료하는 데 4시간 필요

Generalization and Sampling

완료하는 데 4시간 필요
9개 동영상 (총 64분)
9개의 동영상
Generalization and ML Models6m
When to Stop Model Training5m
Creating Repeatable Samples in BigQuery6m
Demo: Splitting Datasets in BigQuery8m
Lab Introduction1m
Lab Solution Walkthrough9m
Lab Introduction2m
Lab Solution Walkthrough23m
1개 연습문제
Module Quiz30m
완료하는 데 3분 필요

Summary

완료하는 데 3분 필요
1개 동영상 (총 3분)
1개의 동영상

검토

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Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform 특화 과정 정보

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 <...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform

자주 묻는 질문

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  • 이 강좌는 대학 학점을 제공하지 않지만, 일부 대학에서 선택적으로 강좌 수료증을 학점으로 인정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 해당 기관에 문의하세요. Coursera의 온라인 학위Mastertrack™ 수료증은 대학 학점을 취득할 기회를 제공합니다.

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