구글 머신러닝 단기집중과정
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구글이 제공하는 머신러닝의 기본을 다질 수 있는 교육자료
| 분류 | 목차 | 목적 |
| ML 개념 | 머신러닝 소개 | 머신러닝의 실용적 가치 이해 머신러닝의 원리 이해 |
| ML 문제로 표현하기 | 기본적인 머신러닝 용어 알아보기 다양한 머신러닝 용도 확인 |
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| ML로 전환하기 | 선형회기에 대해 상기하기 머신러닝에서의 가중치와 편향이 선형 회귀에서의 기울기 및 오프셋과 어떤 관계를 갖는지 설명 ‘손실’의 일반적인 개념과 그 중 특별히 제곱 손실에 대해 설명 |
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| 손실(Loss) 줄이기 | 반복 방식을 사용하여 모델을 학습하는 방법 알아보기 전체 경사하강법과 다음과 같은 변형된 방식을 이해하기 – 미니 배치 경사하강법 – 확률적 경사하강법 학습률을 실험하기 |
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| Tensorflow 첫걸음 | 텐서플로우에서 텐서를 만들고 수정하는 방법 알아보기 Pandas의 기본 사항 알아보기 텐서플로우의 높은 수준의 API를 사용하여 선형 회귀 코드 개발 학습률 실험 |
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| 일반화(Generalization) | 과적합에 대해 알아보기 모델이 적절한지 확인 데이터 세트를 학습 세트와 테스트 세트로 분할 |
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| 학습 및 테스트 세트 | 데이터 세트를 학습 세트와 테스트 세트로 구분하는 데 따르는 장점을 알아보기 | |
| 검증(Validation) | 분할 방식에서 검증 세트의 중요성을 이해하기 | |
| 표현(Representation) | 로그 및 프로토콜 버퍼의 필드를 유용한 ML 특성으로 매핑하기 좋은 특성의 조건을 알아보기 이상점 특성을 처리하기. 데이터 세트의 통계적 속성을 조사하기 tf.estimator를 사용하여 모델을 학습시키고 평가하기 |
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| 특성교차 | 특성 교차 이해 텐서플로우에서 특성 교차 구현 |
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| 정규화: 단순성 | 복잡도와 일반화 가능성 간의 절충에 대해 알아보기 L2 정규화 실험 |
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| 로지스틱 회귀 | 로지스틱 회귀의 이해 로지스틱 회귀의 손실 및 정규화 함수 둘러보기 |
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| 분류 | 로지스틱 회귀 모형의 정확성과 정밀도 평가 ROC 곡선 및 AUC 이해하기 |
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| 정규화: 희소성 | RAM을 절약하기 위해 유용하지 않은 계수 값을 정확히 0으로 유도하는 방법에 대해 알아보기 L2 이외에 다른 종류의 정규화에 대해 알아보기 |
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| 신경망 소개 | 특히 다음을 중심으로 신경망에 관한 이해를 높입니다. – 히든 레이어 – 활성화 함수 |
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| 신경망 학습 | 역전파에 대한 감을 익히기 | |
| 다중 클래스 신경망 | 다중 클래스 분류 문제, 특히 소프트맥스의 이해 텐서플로우에서 소프트맥스 솔루션 개발 |
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| 임베딩 | 임베딩의 정의와 목적을 알아보기 임베딩을 통해 의미론적 관계를 인코딩하는 방법을 알아보기 임베딩을 사용하는 방법을 알아보기 word2vec 등을 사용하여 의미 있는 임베딩을 학습시키는 방법을 알아보기 |
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| ML 엔지니어링 | 프로덕션 ML 시스템 | 프로덕션 ML 시스템의 모든 구성요소 이해 |
| 정적 학습과 동적 학습 | 정적 학습과 동적 학습의 장점과 단점을 알아보기 | |
| 정적 추론과 동적 추론 | 정적 추론과 동적 추론의 장단점을 이해하기 실무 시나리오에 관한 학습 및 제공 요구사항을 예측하기 |
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| 데이터 종속성 | 프로덕션 ML 시스템에서의 데이터 종속성을 이해하기 | |
| ML 실무활용 사례 | 암발병 예측 | 실제의 ML 모델에서 결함을 파악하기 |
| 18세기 문학 | 실제의 ML 실험적 디자인에서 결함을 파악하기 | |
| 실무활용 가이드라인 | 실제의 ML 모델에서 결함을 파악합니다. |
Course Features
- Lectures 26
- Quizzes 0
- Duration 15 hours
- Skill level Level 200
- Language English/Korean
- Students 20
- Certificate No
- Assessments Yes
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필수사항 및 사전 작업
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ML 개념
-
ML 엔지니어링
-
ML 실무활용 사례
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