Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-pipelines-tensorflow

TensorFlow 데이터 서비스로 데이터 파이프라인 다루기

안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘Data Pipelines with TensorFlow Data Services’라는 온라인 강좌를 소개하고 싶습니다. 머신러닝 모델을 실제 환경에 적용하는 과정은 모델링 이상의 여러 단계가 필요합니다. 이 스페셜라이제이션은 여러 배포 시나리오를 탐색하고 모델 훈련을 위해 데이터를 더 효과적으로 사용하는 방법을 배우게 해줍니다.

강좌 개요

이 강좌에서는 다음과 같은 내용을 배울 수 있습니다:

• TensorFlow Data Services를 이용해 효율적인 ETL 작업 수행
• TensorFlow Hub 및 TensorFlow Data Services API를 이용해 다양한 데이터셋과 사용자 정의 기능 벡터 불러오기
• 고도로 재현 가능한 데이터 생성용 빌트인 파이프라인 만들기

주요 강좌 내용

이번 강좌의 성격은 매우 실용적입니다. 예를 들어:

• TF의 분할 및 슬라이스 API: 이 주차에는 사용자 정의 데이터셋이나 TensorFlow Hub 데이터셋 라이브러리에 존재하는 데이터셋의 학습/검증/테스트 분할을 구축하는 방법을 배웁니다.
• 훈련 파이프라인으로 데이터 내보내기: 데이터 파이프라인에 대한 지식을 확장하는 주차입니다.
• 성능: 데이터 입력을 처리하여 병목 현상, 경쟁 조건 등을 피하는 방법을 배웁니다!

왜 추천하는가?

이 강좌는 TensorFlow의 데이터 서비스에 대한 깊이 있는 이해를 제공함으로써 실제 머신러닝 프로젝트에 필요한 기술과 도구를 익힐 수 있도록 도와줍니다. 데이터 엔지니어링, 모델 배포, 성능 최적화 등 다양한 스킬을 배우며, 실제 사례를 다루는 실습도 포함되어 있어 더욱 만족할 만한 경험을 제공합니다.

마지막으로, 이 강좌는 기초가 단단한 사람들이 더 나아가고 싶을 때 특히 추천합니다. 머신러닝과 데이터 처리에 관심이 있는 모든 이에게 강력히 추천합니다!

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-pipelines-tensorflow