
Deep Learning Basics with TensorFlow 2.0
Chris Song
You will study the basic grammar of TensorFlow 2.0 and learn the theory of deep learning through TensorFlow practice code.
Cơ bản
Deep Learning(DL), Tensorflow, Machine Learning(ML)
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。
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
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。
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。
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
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。
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
1,048
受講生
92
受講レビュー
8
回答
4.4
講座評価
3
講座
(현) 뤼이드 VP of AIOps
(현) Google Developer Expert for Machine Learning
(전) Naver - AI Research Engineer
(전) Kakao - Data Engineer
全体
16件 ∙ (10時間 15分)
全体
85件
4.5
85件の受講レビュー
受講レビュー 9
∙
平均評価 4.4
4
Good points 1. You can learn practical approaches to fairly deep and realistic topics in a short period of time. 2. You can see useful tools such as wandb, wit, and implementation processes such as docker, kubernetes, kubeflow, mlflow, and bentoML. 3. You can obtain practical/practical approaches or know-how. Bad points 1. It is not a lecture just for 'Inflearn lectures', but it seems to have been recorded and uploaded as is from other talks? or lectures? => There are many distracting parts, and the lecture recording quality is a bit disappointing compared to other lectures for the same price. I purchased and listened to quite a few lectures from Inflearn, and watched lectures on other platforms, but if you only look at the lecture quality, it would be difficult to get a good evaluation. 2. Continuing from 1, the unrefined explanations/personal opinions/lecture materials are disappointing. It seems like something that could happen because it wasn't filmed just for 'Inflearn'. (I think Inflearn doesn't do any pre-review of the lecture content at all.) 3. Since you have to leave a course review to receive the lecture materials, it's difficult to follow along while watching the video. Of course, it might be different if you write a course review before completing the course, but I personally don't want to leave a useless review, so I plan to leave a review after completing the course and watch the lecture materials while listening to it repeatedly. Overall As it was announced that the lecture target is 'intermediate or higher', I don't recommend it if you don't have some experience or have heard of it. However, it's a good opportunity to quickly look through it while you have experience and see the approach from a practitioner's perspective. Also, if you're someone who wants to study machine learning/deep learning models diligently and acquire MLOps skills, it's not bad to listen to it once. If you take this course and also complete the MLOps course that recently opened on Coursera, it seems like a good combination.
受講レビュー 2
∙
平均評価 4.5
4
There aren't many Korean materials on MLOps, so I appreciate you for giving a good lecture so that others can easily access it. However, if you had paid more attention to the editing part, it would have been much better (I can't help but feel like you just uploaded a recorded lecture from somewhere else...). Overall, it seems like a good lecture to take a quick look at.
受講レビュー 3
∙
平均評価 4.7
受講レビュー 2
∙
平均評価 3.0
4
In the ML field, the most time-consuming and costly thing is not model development, but data preparation (preprocessing, transformation, etc.) and deploying and continuously maintaining the model for operation after learning the ML model. The tool that supports this is MLOps, and this course is very helpful for practical work in a situation where there is not much information about MLOps.
受講レビュー 1
∙
平均評価 4.0
¥10,579
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