coursera4 #1. [Coursera] 2-2 / Machine Learning Data Lifecycle in Production (GDSC) https://www.coursera.org/learn/machine-learning-data-lifecycle-in-production/home/week/1 Coursera | Online Courses & Credentials From Top Educators. Join for Free | Coursera Learn online and earn valuable credentials from top universities like Yale, Michigan, Stanford, and leading companies like Google and IBM. Join Coursera for free and transform your career with degrees, certificates, Speciali.. 2022. 11. 30. #1. [Coursera] 2-1 / Machine Learning Data Lifecycle in Production (GDSC) https://www.coursera.org/learn/machine-learning-data-lifecycle-in-production/home/welcome Coursera | Online Courses & Credentials From Top Educators. Join for Free | Coursera Learn online and earn valuable credentials from top universities like Yale, Michigan, Stanford, and leading companies like Google and IBM. Join Coursera for free and transform your career with degrees, certificates, Special.. 2022. 11. 30. #공부일지 1_2. Introduction to Machine Learning in Production (Coursera) Deployment Key challenges 머신러닝 모델을 배포하는데 두 가지 주요 범주의 문제가 있다. 첫 번째는 머신러닝 또는 통계적 문제이고, 두 번째는 소프트웨어 엔진 문제이다. 시스템을 성공적으로 배포하기 위해 수행해야 하는 작업을 이해할 수 있어야한다. 많은 배포의 과제 중 하나는 개념 드리프트와 데이터 드리프트이다. 음성 인식의 예를 들자면, 데이터 세트에서 음성 인식 시스템을 교육한 후 테스트 세트에서 평가할 수 있지만 시간이 지남에 따라 음성 데이터가 변경되기 때문에 음성 인식 시스템을 구축할 때 지난 몇 개월 동안의 데이터로 구성된 검증 세트와 테스트 세트를 유지해야한다. 시스템에 갑작스러운 충격이 가해지면 데이터가 갑자기 변경되는 경우가 있다. 예를 들어 코로나 19 팬데믹이 닥쳤.. 2022. 11. 16. #공부일지 1_1. Introduction to Machine Learning in Production (Coursera) A conversation with Andrew Ng, Robert Crowe and Laurence Moroney Specialization overview 프로젝트 범위 지정에서 데이터, 모델링, 배포에 이르기까지 전체 머신러닝 프로젝트 수명 주기에 대해 배우게 된다. 이 모든 작업을 수행하기 위한 프로세스 및 도구를 MLOps 또는 머신러닝 작업이라고 부른다. 강사진 Andrew Ng : Coursera 창업자 Robert Crowe : Google, TensorFloew 개발자이자 Google 엔지니어 Laurence Moroney : Google에서 AI advocacy를 이끌고 딥러닝AI를 사용하는 Tensorflow 전문 분야의 강사 The Machine Learning Project Lif.. 2022. 11. 16. 이전 1 다음
