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Deep Learning & Machine Learning

機械孊習゚ンゞニアの実務

この講矩により、機械孊習プロゞェクトで遭遇する可胜性のある倚くの詊行錯誀を枛らすこずができたす。 リュむドの機械孊習パむプラむンを総責任にしおいる私が基本からよく教えおくれたす。

4.4受講レビュヌ 87件

受講生 908名

難易床 䞭玚以䞊

受講期間 無制限

Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)

孊習した受講者のレビュヌ

孊習した受講者のレビュヌ

4.4

5.0

yongyi.lee

100% 受講埌に䜜成

ML Projectを進行しながら、収集、粟補、加工、怜蚌を含むデヌタ構築やモデル孊習パむプラむンの自動化に必芁性をたくさん感じ、MLOps関連資料を探しおいる䞭、ハングルの講矩資料を探すこずになりたした。 たず、ハングルの講矩ず楜に聞くこずができた点が良かったし、講垫様の実務経隓をもずにMLOpsの必芁性をご玹介いただき、内容がよく届きたす。たた、パむプラむン構築のために珟業で䜿甚される様々なSaaSツヌルを玹介し、盎接緎習しおくださる郚分も非垞に有甚に聞きたした。 私はリサヌチャヌポゞションであり、CSやDevOpsや関連背景知識が䞍足しおおり、関連内容をキヌワヌドに基づいお資料を探しお勉匷しおいたす。 MLの芳点からも簡単なプロゞェクトでも、ML開発経隓のある方にもっず圹立぀講矩だず思いたす。 MLプロゞェクトを進めおいる方に倚くの圹に立぀講矩だず思いたす。

5.0

김현우@

19% 受講埌に䜜成

他の堎所では聞くこずができない゚ンゞニアリングプロセスを聞くこずができたす。 ずおも良い講矩ありがずうございたす。

5.0

hy.yoo

100% 受講埌に䜜成

良い講矩です。ありがずうございたす。

受講埌に埗られるこず

  • 機械孊習実隓管理

  • ハむパヌパラメヌタの最適化

  • 機械孊習実隓レポヌト生成の自動化

  • デヌタ怜蚌TFDV

  • モデル分析 Model Analysis

  • リサヌチコヌド品質管理

  • Kubeflow実習

  • モデルストア mlflow ç·Žç¿’

  • モデルサヌビングbentoML実習

機械孊習゚ンゞニアの実務の95は____です

人工知胜の4倧倩王の䞀人である「Andrew Ng」は最近、オンラむン䌚議でMLOpsの重芁性に぀いお説明したした。今はモデル䞭心的な思考から抜け出しお、MLOpsずDataに集䞭しなければならないずいうのが圌の䞻匵です。そしおこの仕事をこなす゚ンゞニアがたさに機械孊習゚ンゞニアです。

しかし、モデルコヌドを線むこずは、機械孊習プロゞェクト党䜓の実務の5にすぎないこずをご存知ですか
実際にはデヌタパむプラむン構築、デヌタ前凊理、モデルサヌビングなどの業務が95を占めたす。

実務の、実務による、実務のための機械孊習講矩

機械孊習゚ンゞニアの実務はこんな感じです

機械孊習゚ンゞニアは機械孊習パむプラむンを構築し、機械孊習プロゞェクトの業務を自動化し、研究組織の生産性を劇的に匕き䞊げる仕事をする人です。

機械孊習講矩は垂販されおいたす。しかし、実務ベヌスのAI Production関連の講矩はあたりありたせん。
だから講矩を聞いた埌、プロゞェクトで䞎えられた問題を解決できる゚ンゞニアに生たれ倉わるこずができるように、
実務に必芁な内容だけを遞んで講矩を制䜜するこずになりたした。

この講矩を通じお、実務に必芁な機械孊習゚ンゞニアリング技術を習埗し、
プロゞェクトを正垞に完了できたらず思いたす。

この講矩を聞くずこんなこずができたすよ 📖

  • 機械孊習実隓レポヌトを自動的に生成できたす。
    実際の知識共有者のプロゞェクトダッシュボヌドを芋に行くリンククリック

    実際の機械孊習実隓レポヌトの䟋
  • AutoML - ハむパヌパラメヌタのチュヌニングで最適なパラメヌタを芋぀けるこずができたす。
  • Kubeflowで機械孊習パむプラむンを構築できたす。

    実際の機械孊習パむプラむンの補造䟋
  • mlflowでモデルを管理できたす。
  • bentomlでモデルサヌビングをする方法を孊ぶこずができたす。

こんな方が聞くずいいですね 🔑

  • 機械孊習キャリアに倉曎したい゜フトりェア゚ンゞニア
  • 機械孊習実隓の管理を䞊手に行い、レポヌトをきれいにしたいAI研究者
  • 機械孊習プロゞェクトの実務をしなければなりたせんが、関連する知識を知らずに倧倉な開発者

私を玹介したす✒

キャリア

県Riiid VP of AIOps
県Google Developer Expert for ML
前ネむバヌAI Research Engineer
前カカオData Engineer

ポヌトフォリオ/個人映像

よくあるQ&A 💬

Q. 機械孊習パむプラむンがキャリアに圹立ちたすか
A. 確かに蚀えたす。珟圚、人工知胜業界で最も重芁です。私は倚くの䌁業にコンサルティングを行いたした。そしおほずんどの䌚瀟はたさにこの機械孊習パむプラむンに枇きがあるこずを確認したした。人工知胜䌚瀟の技術玹介ペヌゞに行くず、垞に抜けないのがMLOps関連技術です。どのようにデヌタを効率的に収集し、孊習するかを玹介したす。

Q. 開発をよく知らなくおも聞けたすか
A. 掚奚事項は若干の開発知識がある方を察象ずした講矩ですが、基本的に考えずに埓うほど簡単に構成したした。

Q. どのレベルたで扱いたすか
A. 機械孊習パむプラむンの基本抂念ず実務で必芁なコヌド品質管理、実隓管理、モデル管理、サヌビングAPIの構築などを取り䞊げたす。

こんな方に
おすすめです

孊習察象は
誰でしょう

  • 機械孊習を実務に適甚したい人

  • 機械孊習プロゞェクトの技術負債を枛らしたい人

前提知識、
必芁でしょうか

  • Python

  • 機械孊習/ディヌプラヌニング基瀎

こんにちは
Chris Songです。

1,067

受講生

95

受講レビュヌ

8

回答

4.4

講座評䟡

3

講座

(珟) Riiid VP of AIOps

(珟) Google Developer Expert for Machine Learning

(前) Naver - AI Research Engineer

(前) Kakao - Data Engineer

もっず芋る

カリキュラム

党䜓

16件 ∙ (10時間 15分)

講座掲茉日: 
最終曎新日: 

受講レビュヌ

党䜓

87件

4.4

87件の受講レビュヌ

  • p14001238587님의 프로필 읎믞지
    p14001238587

    受講レビュヌ 3

    ∙

    平均評䟡 4.7

    4

    100% 受講埌に䜜成

    良い講矩でしたが、環境構築する過皋が昔のバヌゞョンであり、問​​題を解決しなければならない時間が長くかかりたした。講矩の曎新やメンテナンスが必芁になりそうですね。 もちろん、講矩自䜓は本圓に良いです。 ありがずうございたす。

    • etfpro님의 프로필 읎믞지
      etfpro

      受講レビュヌ 3

      ∙

      平均評䟡 3.3

      4

      81% 受講埌に䜜成

      ML珟堎で実際に最も期間ず費甚がかかるのはモデル開発ではなく、デヌタ準備前凊理、倉換などず孊習されたMLモデルを配垃し、運甚のために継続的にモデルを維持管理するこずです。 これをサポヌトするツヌルがMLOpsですが、MLOpsに関する資料が倚くない状況で実務に非垞に圹立぀講座です。

      • haenarashin님의 프로필 읎믞지
        haenarashin

        受講レビュヌ 9

        ∙

        平均評䟡 4.4

        4

        100% 受講埌に䜜成

        良い点 1. かなり深く珟実的なトピックに぀いお、迅速な時間内に実践的なアプロヌチを孊ぶこずができたす。 2. wandb、witなどの有甚なツヌルずdocker、kubernetes、kubeflow、mlflow、bentoMLなどのimplementationプロセスを芋るこずができる。 3. 実戊/実務的なアプロヌチあるいはノりハりなどを埗るこずができる。 悪い点 1. 'むンフラストラクチャ'だけのための講矩ではなく、他のtalkたたは講矩で行ったこずを録音しおそのたたアップロヌドしたようです=>気を散らす郚分が倚く、講矩録画品質も同じ䟡栌に比べお他の講矩に比べお少し残念。むンフラでかなり倚くの講矩を賌入しお聎いたし、他のプラットフォヌムでも講矩を芖聎したが、単玔な講矩の品質だけを問うず良い評䟡を受けるのは難しいようだ。 2. 1に続いお、未粟補の説明/個人的なコメント/講矩資料が残念。 'むンフラ'だけのために撮圱しなかったために発生する可胜性があるようです。 むンフラで講矩コンテンツ蟞曞監修は党くしないかず思いたす。 3. 受講評を残さなければ講矩資料を受けるこずができるので動画を芋ながら同時に埓うには無理がある。もちろん、頑匵る前に受講坪を先に曞けば分からないが、個人的に圹に立たないレビュヌを残したくないので、完匷埌にレビュヌを残しお繰り返し聎くずきに講矩資料ずずもに芋る予定だ。 総評 講矩の察象がx27;䞭玚以䞊x27;ずお知らせしたように、ある皋床経隓があったり聞いた経隓でもなければおすすめしない。しかし、経隓のある状態で玠早く芋お、たた実務者の芖点の接近などを芋るこずができる良い機䌚である。そしお、マシンラヌニング/ディヌプラヌニングモデル研究頑匵っおMLOps胜力も搭茉したい人なら䞀床くらい入っおも悪くない。 本講矩を聞いお最近コセラにオヌプンしたMLOps講矩も頑匷するなら、たずもな組み合わせになりそうですね。

        • czangyeob님의 프로필 읎믞지
          czangyeob

          受講レビュヌ 2

          ∙

          平均評䟡 4.5

          4

          100% 受講埌に䜜成

          MLOpsに関するハングル資料が倚くないのに、他の方が楜に觊れるように良い講矩をしおいただきありがずうございたす。ただ線集郚分だけもっず気を぀けおいただいたら、ずっず良かったず思いたす他の所の川の録画でそのたた䞊げた感じを消せたせんね  党䜓的に䞀床芋おみるのに良い講矩のようです。

          • ramanuzan님의 프로필 읎믞지
            ramanuzan

            受講レビュヌ 1

            ∙

            平均評䟡 4.0

            4

            100% 受講埌に䜜成

            講矩を聞きながら、実務で䜿いやすいツヌルをたくさん觊れるようになっおもいいです。 ただ、むンフラをタヌゲットにした講矩ではなく、他のセミナヌをそのたた移しおやや残念ですね。

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            4.9

            (29)

            900+
            頻繁な回答
            頻繁な回答

            スパヌク機械孊習の䞭栞フレヌムワヌクの理解、難易床の高い実践問題によるSQLベヌスのデヌタ凊理、業務ドメむン分析によるデヌタ分析ず最適化された機械孊習モデルの実装胜力たで、倧容量デヌタ基盀から機械孊習の専門家ずしお認めたい堎合は、この講矩ず䞀緒にしおください。

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            4.9

            (29)

            900+
            頻繁な回答
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            [7日完成] 䞀発合栌するMS AI-900資栌蚌講矩サムネむル

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            5.0

            (16)

            ミッション
            ミッション

            AI時代の必須資栌蚌、MS AI-900🚀 ご存知でしたかChatGPTはMicrosoft Azureでのみ運営されおいたす 最新GPTモデルを独占提䟛するMicrosoft Azure OpenAIを本栌的に掻甚したいなら、今がたさにチャンスです。AI-900コヌスを通じおAzure AIサヌビス専門家ずしお成長し、䌁業が信頌する゚ンタヌプラむズ玚AI゜リュヌションをマスタヌしたしょう。グロヌバル公認認蚌たで確保しお、真のAI専門家ずしお競争力を高めたしょう

            入門

            入門

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            5.0

            (16)

            ミッション
            ミッション
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            初玚 / Reinforcement Learning(RL), Machine Learning(ML), Unity, Unity ML-Agents

            4.2

            (25)

            500+

            この講矩を通じお、受講生は様々な匷化孊習の理論を孊習し、これを盎接実装するだけでなく、ナニティ機械孊習゚ヌゞェントを利甚しお実装した匷化孊習アルゎリズムをテストしおみる匷化孊習環境たで盎接補䜜しおみるこずができたす。

            初玚

            初玚

            Reinforcement Learning(RL), Machine Learning(ML), Unity

            Unity Machine Learning Agent完党埁服基瀎線講矩サムネむル

            Unity Machine Learning Agent完党埁服基瀎線

            kyushik

            ï¿¥8,402

            初玚 / Reinforcement Learning(RL), Machine Learning(ML), Unity, Unity ML-Agents

            4.2

            (25)

            500+
            Pythonで始たるマシンラヌニング+ディヌプラヌニング講矩サムネむル

            Pythonで始たるマシンラヌニング+ディヌプラヌニング

            ilifo

            ï¿¥4,290

            初玚 / Python, sklearn, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Keras

            3.8

            (8)

            200+

            機械孊習&ディヌプラヌニングの基瀎から確実に Pythonに分類/回垰/クラスタヌ/人工ニュヌラルネットワヌクの䜜成ず掻甚たで

            初玚

            初玚

            Python, sklearn, Machine Learning(ML)

            Pythonで始たるマシンラヌニング+ディヌプラヌニング講矩サムネむル

            Pythonで始たるマシンラヌニング+ディヌプラヌニング

            ilifo

            ï¿¥4,290

            初玚 / Python, sklearn, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Keras

            3.8

            (8)

            200+
            AWS AI Practitioner(AIF-C01) 資栌詊隓 本番察策完党ガむド講矩サムネむル

            AWS AI Practitioner(AIF-C01) 資栌詊隓 本番察策完党ガむド

            careerd

            ï¿¥1,966

            18%

            ï¿¥1,609

            入門 / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), AWS, AI

            詊隓の圢匏ず出題傟向を䞀目で把握玄100問の問題で実戊感芚を逊いたしょう。 独孊でも䜓系的に孊習できる、AWS AI Practitioner 実戊詊隓の完璧な察策。

            入門

            入門

            Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), AWS

            AWS AI Practitioner(AIF-C01) 資栌詊隓 本番察策完党ガむド講矩サムネむル

            AWS AI Practitioner(AIF-C01) 資栌詊隓 本番察策完党ガむド

            careerd

            ï¿¥1,966

            18%

            ï¿¥1,609

            入門 / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), AWS, AI

            AIを掻甚した補造業分野の実務適甚戊略自動車・郚品分野講矩サムネむル

            AIを掻甚した補造業分野の実務適甚戊略自動車・郚品分野

            88888

            ï¿¥8,402

            入門 / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), IoT, AI

            自動車および郚品補造産業は、激しいグロヌバル競争ず耇雑なサプラむチェヌンの䞭で、むノベヌションが䞍可欠な分野です。本講矩は、AI技術を珟堎にどのように適甚できるかを䞭心に、生産効率の向䞊、品質怜査の自動化、蚭備予知保党、サプラむチェヌン最適化など、実際の事䟋ずずもに説明したす。 AI導入に必芁な基瀎理解から、珟堎適甚時に考慮すべき戊略ずリスク管理たで段階的に扱い、実務担圓者ず管理者がすぐに掻甚できる知識ず掞察を提䟛したす。

            入門

            入門

            Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), IoT

            AIを掻甚した補造業分野の実務適甚戊略自動車・郚品分野講矩サムネむル

            AIを掻甚した補造業分野の実務適甚戊略自動車・郚品分野

            88888

            ï¿¥8,402

            入門 / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), IoT, AI

            [ICTアヌカむブ] ビッグデヌタの栞心ずビゞネスモデル講矩サムネむル

            [ICTアヌカむブ] ビッグデヌタの栞心ずビゞネスモデル

            kpcre

            ï¿¥11,263

            入門 / Big Data, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

            ビッグデヌタの基本抂念ず最新トレンドを把握し、ビッグデヌタ分析技法の技術的理解を通じおデヌタパタヌンを抜出し、ビゞネスに掻甚できる方法を提瀺したす。ビッグデヌタを通じお新しいビゞネスを創出し、未来のビゞネス環境に察する掞察力を逊うこずができたす。

            入門

            入門

            Big Data, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

            [ICTアヌカむブ] ビッグデヌタの栞心ずビゞネスモデル講矩サムネむル

            [ICTアヌカむブ] ビッグデヌタの栞心ずビゞネスモデル

            kpcre

            ï¿¥11,263

            入門 / Big Data, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

            デヌタ分析の始たり非専攻者のためのPython基瀎文法ず実習講矩サムネむル

            デヌタ分析の始たり非専攻者のためのPython基瀎文法ず実習

            algolearn

            無料

            入門 / Python, Machine Learning(ML), Big Data, Coding Test, AI

            4.4

            (5)

            デヌタアナリストずしお成長したい初心者の方のためのPython基瀎講座です。 - デヌタ分析をしたいけれどPythonを知らない方 - Pythonで機械孊習を孊びたい方 - ビッグデヌタ分析技垫実技詊隓を準備しおいる方 - Pythonで機械孊習ベヌスのアプリケヌションを開発したい方

            入門

            入門

            Python, Machine Learning(ML), Big Data

            デヌタ分析の始たり非専攻者のためのPython基瀎文法ず実習講矩サムネむル

            デヌタ分析の始たり非専攻者のためのPython基瀎文法ず実習

            algolearn

            無料

            入門 / Python, Machine Learning(ML), Big Data, Coding Test, AI

            4.4

            (5)

            人工知胜(AI) - 無料AI画像を䜜成しおくれるTensor Art(テンサヌアヌト)を孊ぶ講矩サムネむル

            人工知胜(AI) - 無料AI画像を䜜成しおくれるTensor Art(テンサヌアヌト)を孊ぶ

            usefulit

            ï¿¥1,788

            入門 / AI, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

            本講座は、AI技術を初めお接する孊習者でも簡単に理解し、぀いおいけるように構成された入門コヌスです。講矩を通じおAIプラットフォヌムの基本抂念ず䜿甚方法を身に぀け、様々なAIツヌルを掻甚しお画像を盎接生成する実習を行いたす。 このコヌスを修了するず、AIずより身近になり、創造的なアむデアを芖芚的に実珟できるAI画像制䜜胜力を身に぀けるこずができたす。

            入門

            入門

            AI, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

            人工知胜(AI) - 無料AI画像を䜜成しおくれるTensor Art(テンサヌアヌト)を孊ぶ講矩サムネむル

            人工知胜(AI) - 無料AI画像を䜜成しおくれるTensor Art(テンサヌアヌト)を孊ぶ

            usefulit

            ï¿¥1,788

            入門 / AI, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

            AIを掻甚した補造業分野の実務適甚戊略電子・半導䜓分野講矩サムネむル

            AIを掻甚した補造業分野の実務適甚戊略電子・半導䜓分野

            88888

            ï¿¥8,402

            入門 / AI, Big Data, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

            5.0

            (1)

            電子・半導䜓産業は超粟密工皋ず耇雑なサプラむチェヌンにより、デヌタ基盀管理ず革新が特に重芁な分野です。この講矩はAI技術を掻甚しお䞍良怜出、工皋最適化、予知保党、サプラむチェヌン管理など電子・半導䜓補造業ですぐに適甚できる実務戊略を扱いたす。 グロヌバル䌁業の実際の事䟋ずずもに、䞭小・䞭堅䌁業が珟実的に掻甚できる䜎コスト・高効率AI導入方法も提瀺したす。これにより受講生は生産性向䞊ずコスト削枛だけでなく、未来競争力を備えるAI基盀補造戊略を理解し適甚できるようになりたす。

            入門

            入門

            AI, Big Data, Machine Learning(ML)

            AIを掻甚した補造業分野の実務適甚戊略電子・半導䜓分野講矩サムネむル

            AIを掻甚した補造業分野の実務適甚戊略電子・半導䜓分野

            88888

            ï¿¥8,402

            入門 / AI, Big Data, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

            5.0

            (1)

            人工知胜AI- 新しいビデオ、動画を䜜っおくれるRunwayrunway aiを孊ぶ講矩サムネむル

            人工知胜AI- 新しいビデオ、動画を䜜っおくれるRunwayrunway aiを孊ぶ

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            ï¿¥1,788

            入門 / AI, Deep Learning(DL), Machine Learning(ML)

            1.0

            (1)

            本講座はAIプラットフォヌムの基瀎から実習たで扱い、AI画像生成技術を習埗できるコヌスです。孊習者はAIの基本抂念を理解し、様々なツヌルず技術を掻甚しおAI画像を生成する胜力を身に぀けるこずができたす。このコヌスを通じおAI分野ぞの理解床を高め、実戊でAI画像を盎接生成する方法を孊ぶこずができたす。

            入門

            入門

            AI, Deep Learning(DL), Machine Learning(ML)

            人工知胜AI- 新しいビデオ、動画を䜜っおくれるRunwayrunway aiを孊ぶ講矩サムネむル

            人工知胜AI- 新しいビデオ、動画を䜜っおくれるRunwayrunway aiを孊ぶ

            usefulit

            ï¿¥1,788

            入門 / AI, Deep Learning(DL), Machine Learning(ML)

            1.0

            (1)

            ï¿¥11,084