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Deep Learning & Machine Learning

機械学習エンジニアの実務

Name: 機械学習エンジニアの実務
Price: 66000 KRW

この講義により、機械学習プロジェクトで遭遇する可能性のある多くの試行錯誤を減らすことができます。リュイドの機械学習パイプラインを総責任にしている私が基本からよく教えてくれます。

（4.5）受講レビュー 83件

受講生 888名

Chris Song

Machine Learning(ML)

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

機械学習実験管理
ハイパーパラメータの最適化
機械学習実験レポート生成の自動化
データ検証TFDV
モデル分析 Model Analysis
リサーチコード品質管理
Kubeflow実習
モデルストア mlflow 練習
モデルサービングbentoML実習

機械学習エンジニアの実務の95％は____です！

人工知能の4大天王の一人である「Andrew Ng」は最近、オンライン会議でMLOpsの重要性について説明しました。今はモデル中心的な思考から抜け出して、MLOpsとDataに集中しなければならないというのが彼の主張です。そしてこの仕事をこなすエンジニアがまさに機械学習エンジニアです。

しかし、モデルコードを編むことは、機械学習プロジェクト全体の実務の5％にすぎないことをご存知ですか？
実際にはデータパイプライン構築、データ前処理、モデルサービングなどの業務が95％を占めます。

実務の、実務による、実務のための機械学習講義

_{機械学習エンジニアの実務はこんな感じです！}

機械学習エンジニアは機械学習パイプラインを構築し、機械学習プロジェクトの業務を自動化し、研究組織の生産性を劇的に引き上げる仕事をする人です。

機械学習講義は市販されています。しかし、実務ベースのAI Production関連の講義はあまりありません。
だから講義を聞いた後、プロジェクトで与えられた問題を解決できるエンジニアに生まれ変わることができるように、
実務に必要な内容だけを選んで講義を制作することになりました。

この講義を通じて、実務に必要な機械学習エンジニアリング技術を習得し、
プロジェクトを正常に完了できたらと思います。

この講義を聞くとこんなことができますよ！ 📖

機械学習実験レポートを自動的に生成できます。
実際の知識共有者のプロジェクトダッシュボードを見に行く（リンククリック！）

_{実際の機械学習実験レポートの例}
AutoML - ハイパーパラメータのチューニングで最適なパラメータを見つけることができます。
Kubeflowで機械学習パイプラインを構築できます。

_{実際の機械学習パイプラインの製造例}
mlflowでモデルを管理できます。
bentomlでモデルサービングをする方法を学ぶことができます。

こんな方が聞くといいですね！ 🔑

機械学習キャリアに変更したいソフトウェアエンジニア
機械学習実験の管理を上手に行い、レポートをきれいにしたいAI研究者
機械学習プロジェクトの実務をしなければなりませんが、関連する知識を知らずに大変な開発者

私を紹介します✒️

キャリア

県）Riiid VP of AIOps
県）Google Developer Expert for ML
前）ネイバーAI Research Engineer
前）カカオData Engineer

ポートフォリオ/個人映像

よくあるQ&A 💬

Q. 機械学習パイプラインがキャリアに役立ちますか？
A. 確かに言えます。現在、人工知能業界で最も重要です。私は多くの企業にコンサルティングを行いました。そしてほとんどの会社はまさにこの機械学習パイプラインに渇きがあることを確認しました。人工知能会社の技術紹介ページに行くと、常に抜けないのがMLOps関連技術です。どのようにデータを効率的に収集し、学習するかを紹介します。

Q. 開発をよく知らなくても聞けますか？
A. 推奨事項は若干の開発知識がある方を対象とした講義ですが、基本的に考えずに従うほど簡単に構成しました。

Q. どのレベルまで扱いますか？
A. 機械学習パイプラインの基本概念と実務で必要なコード品質管理、実験管理、モデル管理、サービングAPIの構築などを取り上げます。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

機械学習を実務に適用したい人
機械学習プロジェクトの技術負債を減らしたい人

前提知識、
必要でしょうか？

Python
機械学習/ディープラーニング基礎

こんにちは
です。

1,045

受講生

受講レビュー

回答

4.4

講座評価

講座

(현) 뤼이드 VP of AIOps

(현) Google Developer Expert for Machine Learning

(전) Naver - AI Research Engineer

(전) Kakao - Data Engineer

カリキュラム

全体

16件 ∙ (10時間 15分)

セクション 1．マシンラーニングパイプライン紹介

2件 ∙ (1時間 29分)

セクション 2．マシンラーニングプロジェクト実験管理

2件 ∙ (1時間 16分)

セクション 3．コード品質、データ検証、モデル分析

3件 ∙ (2時間 8分)

5. リサーチコード品質管理
59:26
6. データ検証 - Tensorflow Data Validation
37:10
7. 機械学習モデル分析 What-If Tool
31:24

セクション 4．ドッカー & クーバーネティス基礎

2件 ∙ (1時間 1分)

セクション 5．Kubeflow マシンラーニングパイプライン

5件 ∙ (2時間 22分)

セクション 6．モデル管理・サービング

2件 ∙ (1時間 57分)

講座掲載日:

最終更新日:

受講レビュー

全体

83件

4.5

83件の受講レビュー

haenarashin
受講レビュー 9
∙
平均評価 4.4
4
100% 受講後に作成
良い点 1. かなり深く現実的なトピックについて、迅速な時間内に実践的なアプローチを学ぶことができます。 2. wandb、witなどの有用なツールとdocker、kubernetes、kubeflow、mlflow、bentoMLなどのimplementationプロセスを見ることができる。 3. 実戦/実務的なアプローチあるいはノウハウなどを得ることができる。悪い点 1. 'インフラストラクチャ'だけのための講義ではなく、他のtalk？または講義？で行ったことを録音してそのままアップロードしたようです=>気を散らす部分が多く、講義録画品質も同じ価格に比べて他の講義に比べて少し残念。インフラでかなり多くの講義を購入して聴いたし、他のプラットフォームでも講義を視聴したが、単純な講義の品質だけを問うと良い評価を受けるのは難しいようだ。 2. 1に続いて、未精製の説明/個人的なコメント/講義資料が残念。 'インフラ'だけのために撮影しなかったために発生する可能性があるようです。（インフラで講義コンテンツ辞書監修は全くしないかと思います。） 3. 受講評を残さなければ講義資料を受けることができるので動画を見ながら同時に従うには無理がある。もちろん、頑張る前に受講坪を先に書けば分からないが、個人的に役に立たないレビューを残したくないので、完強後にレビューを残して繰り返し聴くときに講義資料とともに見る予定だ。総評講義の対象が＆＃x27;中級以上＆＃x27;とお知らせしたように、ある程度経験があったり聞いた経験でもなければおすすめしない。しかし、経験のある状態で素早く見て、また実務者の視点の接近などを見ることができる良い機会である。そして、マシンラーニング/ディープラーニングモデル研究頑張ってMLOps能力も搭載したい人なら一度くらい入っても悪くない。本講義を聞いて最近コセラにオープンしたMLOps講義も頑強するなら、まともな組み合わせになりそうですね。
czangyeob
受講レビュー 2
∙
平均評価 4.5
4
100% 受講後に作成
MLOpsに関するハングル資料が多くないのに、他の方が楽に触れるように良い講義をしていただきありがとうございます。ただ編集部分だけもっと気をつけていただいたら、ずっと良かったと思います（他の所の川の録画でそのまま上げた感じを消せませんね…）全体的に一度見てみるのに良い講義のようです。
p14001238587
受講レビュー 3
∙
平均評価 4.7
4
100% 受講後に作成
良い講義でしたが、環境構築する過程が昔のバージョンであり、問題を解決しなければならない時間が長くかかりました。講義の更新やメンテナンスが必要になりそうですね。もちろん、講義自体は本当に良いです。ありがとうございます。
etfpro
受講レビュー 2
∙
平均評価 3.0
4
81% 受講後に作成
ML現場で実際に最も期間と費用がかかるのはモデル開発ではなく、データ準備（前処理、変換など）と学習されたMLモデルを配布し、運用のために継続的にモデルを維持管理することです。これをサポートするツールがMLOpsですが、MLOpsに関する資料が多くない状況で実務に非常に役立つ講座です。
ramanuzan
受講レビュー 1
∙
平均評価 4.0
4
100% 受講後に作成
講義を聞きながら、実務で使いやすいツールをたくさん触れるようになってもいいです。ただ、インフラをターゲットにした講義ではなく、他のセミナーをそのまま移してやや残念ですね。

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こんな方に おすすめです

こんにちは .css-1q3zd4q{text-decoration-line:underline;text-underline-position:under;text-underline-offset:1px;}です。

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おすすめです

こんにちは
です。