상품 설명
기계 학습이란 무엇이며 어떤 종류의 문제를 해결할 수 있습니까? 후보 사용 사례를 기계 학습으로 전환하는 XNUMX단계는 무엇이며 이 단계를 건너뛰지 않는 것이 중요한 이유는 무엇입니까? 신경망이 지금 왜 그렇게 인기가 있습니까? 어떻게 감독 학습 문제를 설정하고 경사 하강법과 사려 깊은 데이터 세트 생성 방법을 사용하여 훌륭하고 일반화 가능한 솔루션을 찾을 수 있습니까? Tensorflow에서 확장되는 분산 기계 학습 모델을 작성하고 해당 모델의 교육을 확장하는 방법을 알아보세요. 고성능 예측을 제공합니다. ML이 데이터에서 중요한 특성을 학습하고 문제에 대한 인간의 통찰력을 가져올 수 있는 방식으로 원시 데이터를 기능으로 변환합니다. 마지막으로, 특정 유형의 ML 문제를 해결하기 위해 이론에 대한 정확하고 일반화된 모델과 지식을 산출하는 올바른 매개변수 조합을 통합하는 방법을 배웁니다. Google Cloud Platform을 사용하여 실습을 통해 ML 중심 전략을 수립하고 모델 교육, 최적화 및 생산화로 진행하는 엔드 투 엔드 ML을 실험합니다.
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