Course Outline

소개

AutoML 기능 및 아키텍처 개요

  • Google의 ML 생태계
  • AutoML 제품군

Google의 Machine Learning 생태계와 협력하기

  • AutoML 제품에 대한 응용 프로그램
  • 과제와 한계

AutoML 자연어를 사용하여 콘텐츠 평가

  • 데이터 세트 준비
  • 모델 생성 및 배포
  • 텍스트 및 문서 교육(분류, 추출, 분석)

AutoML Vision을 사용하여 이미지 분류

  • 이미지 라벨링
  • 모델 학습 및 평가
  • AutoML 비전 엣지

AutoML 번역을 사용하여 번역 모델 생성

  • 데이터세트 준비(원본 및 대상 언어)
  • 모델 생성 및 관리
  • 테스트 모델

훈련된 모델을 통해 예측하기

  • 문서 분석
  • 이미지 예측
  • 콘텐츠 번역

다른 AutoML 제품 살펴보기

  • AutoML 구조화된 데이터를 위한 테이블
  • AutoML 비디오를 위한 Video Intelligence

문제 해결

요약 및 결론

Requirements

  • 데이터 분석에 대한 기본 지식
  • 머신러닝에 대한 지식

청중

  • 데이터 과학자
  • 데이터 분석가
  • 개발자
  7 Hours

Number of participants



Price per participant

회원 평가 (1)

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