이 강좌에 대하여

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학습자 경력 결과

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 20시간 필요
영어

귀하가 습득할 기술

TensorflowBigqueryMachine LearningData Cleansing

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up92%(3,133개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 8분 필요

Introduction to Course

완료하는 데 8분 필요
2개 동영상 (총 8분)
2개의 동영상
Getting Started with Google Cloud and Qwiklabs3m
완료하는 데 4시간 필요

Improve Data Quality and Exploratory Data Analysis

완료하는 데 4시간 필요
5개 동영상 (총 29분), 1 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
5개의 동영상
Improve Data Quality13m
Lab Intro Improve Data Quality1m
Exploratory Data Anlaysis13m
Lab Intro Exploratory Data Analysis46
1개의 읽기 자료
Resources10m
2개 연습문제
Practice Quiz on Improve Data Quality30m
Practice Quiz on Exploratory Data Analysis30m
2

2

완료하는 데 8시간 필요

Practical ML

완료하는 데 8시간 필요
13개 동영상 (총 63분), 1 개의 읽기 자료, 11 개의 테스트
13개의 동영상
Supervised Learning5m
Regression and Classification11m
Short History of ML: Linear Regression7m
Short History of ML: Perceptron5m
Short History of ML: Neural Networks7m
Lab Intro: Introduction to Linear Regression26
Lab Intro: Introduction to Logistic Regression21
Short History of ML: Decision Trees5m
Short History of ML: Random Forests4m
Lab Intro: Decision Trees and Random Forests in Python30
Short History of ML: Kernel Methods4m
Short History of ML: Modern Neural Networks8m
1개의 읽기 자료
Resources10m
8개 연습문제
Supervised Learning30m
Regression and Classification30m
Linear Regression30m
Perceptron30m
Neural Networks30m
Decision Trees 30m
Kernel Methods30m
History of ML: Modern Neural Networks30m
3

3

완료하는 데 3시간 필요

Optimization

완료하는 데 3시간 필요
13개 동영상 (총 61분), 1 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
13개의 동영상
Defining ML Models4m
Introducing the Course Dataset6m
Introduction Loss Functions6m
Gradient Descent5m
Troubleshooting Loss Curves2m
ML Model Pitfalls6m
Lecture Lab: Introducing the TensorFlow Playground6m
Lecture Lab: TensorFlow Playground - Advanced3m
Lecture Lab: Practicing with Neural Networks6m
Loss Curve Troubleshooting2m
Performance Metrics3m
Confusion Matrix5m
1개의 읽기 자료
Resources10m
4개 연습문제
Lesson Quiz 30m
Lesson Quiz30m
Lesson Quiz30m
Module Quiz30m
4

4

완료하는 데 4시간 필요

Generalization and Sampling

완료하는 데 4시간 필요
9개 동영상 (총 64분), 1 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
9개의 동영상
Generalization and ML Models6m
When to Stop Model Training5m
Lecture Creating Repeatable Samples in BigQuery6m
LectureDemo: Splitting Datasets in BigQuery8m
Lab Introduction Creating Repeatable Dataset Splits in BigQuery1m
Lab Solution Walkthrough Creating Repeatable Dataset Splits in BigQuery9m
Lab Introduction Exploring and Creating ML Datasets2m
Lab Solution Walkthrough Exploring and Creating ML Datasets23m
1개의 읽기 자료
Resources10m
2개 연습문제
Generalization and ML Models30m
Module Quiz30m
완료하는 데 1시간 필요

Summary

완료하는 데 1시간 필요
1개 동영상 (총 4분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
1개의 동영상
2개의 읽기 자료
Resources - Readings Compiled as PDF10m
Quiz Questions as a PDF10m
1개 연습문제
Course Quiz30m

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