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Enroll Course: https://www.coursera.org/professional-certificates/preparing-for-google-cloud-machine-learning-engineer-professional-certificate 가장 유망한 머신러닝 엔지니어 과정! 안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer 과정을 리뷰하고자 합니다. 이 과정은 구글 클라우드에서 제공하며, 머신러닝…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/cloud-machine-learning-engineering-mlops-duke 안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 “클라우드 머신러닝 엔지니어링 및 MLOps” 과정을 리뷰 해보려고 합니다. 이 과정은 클라우드 컴퓨팅의 최전선에서 머신러닝을 실무에 적용할 수 있는 기회를 제공합니다. 이…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/devops-dataops-mlops-duke 개요 DevOps, DataOps, MLOps 과정은 머신러닝과 인공지능을 활용하여 실질적인 문제를 해결할 수 있는 방법을 배우는 과정입니다. GitHub Copilot과 같은 최신 기술을 이용하여 AI와 쌍으로 프로그래밍하며 ML 및…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mlops-fundamentals 안녕하세요, 오늘은 Coursera에서 제공하는 “Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started” 과정을 소개하고 리뷰해 보려고 합니다. 이 과정은 구글 클라우드에서 생산적 ML 시스템을 배포하고 평가하며 모니터링하는 MLOps 도구와…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/python-mlops-duke 안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘Python Essentials for MLOps’ 강좌에 대해 자세히 리뷰해보고자 합니다. 이 과정은 MLOps(기계 학습 운영) 역할에서 성공하는 데 필요한 기본적인 Python 기술을 배우기에…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mlops-aws-azure-duke 과정 개요 최근 머신러닝 분야에서 MLOps는 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. Coursera의 MLOps Platforms: Amazon SageMaker and Azure ML 과정은 AWS와 Microsoft Azure라는 두 개의 주요 클라우드…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mlops-mlflow-huggingface-duke 안녕하세요, 데이터 과학과 머신러닝에 열정이 가득한 블로거입니다! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘MLOps Tools: MLflow and Hugging Face’라는 과정을 소개하고, 그 내용과 제 생각을 공유해 보려고 합니다. ### 과정…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/deploying-machine-learning-models-in-production 머신러닝 모델 배포하기 과정 리뷰 안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘Deploying Machine Learning Models in Production’ 과정을 소개하고 그에 대해 리뷰해보려고 합니다. 이 과정은 머신러닝 엔지니어링을 전문으로…
Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/building-cloud-computing-solutions-at-scale こんにちは、皆さん！今日はデューク大学が提供するCourseraのコース「Building Cloud Computing Solutions at Scale」についてレビューしたいと思います。このコースは、クラウドコンピューティングのキャリアをスタートさせるための理想的なプログラムであり、データの開発に必要な戦略とツールを習得できます。 コースは4つの主要な部分に分かれています。 1. **クラウドコンピューティングの基礎** – このセクションでは、クラウドコンピューティングの基本的概念を学びます。こちらから。 2. **クラウド仮想化、コンテナ、API** – 仮想化技術とコンテナ化の重要性を理解し、APIとの統合について学びます。詳細はこちら。 3. **クラウドデータエンジニアリング** – データの収集と処理、分析のための技術を深く理解します。コース詳細。 4. **クラウド機械学習エンジニアリングとMLOps** – 機械学習のモデル構築と運用の方法を学びます。こちらからお申し込みできます。 このコースの魅力は、学んだ知識をすぐに実践できるプロジェクトが用意されていることです。また、デューク大学の教員陣による質の高い教育が受けられるため、安心して学習に取り組むことができます。 さらに、コースは自分のペースで進められるため、忙しい方でも挑戦しやすい点が嬉しいですね。 私はこのコースを通じて、クラウドコンピューティングに関する知識を大幅に深めることができました。もし、クラウドコンピューティングのキャリアを真剣に考えているなら、このコースを強くお勧めいたします！ Enroll…
Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-engineering-for-production-mlops 最近、DeepLearning.AIが提供する「Machine Learning Engineering for Production (MLOps)」コースを受講しました。これは、機械学習の知識を実践に活かし、プロダクション環境での運用方法をマスターするための素晴らしいコースです。 ### コース概要 このコースは、以下の4つの部分から成り立っています。 1. **(https://www.coursera.org/learn/introduction-to-machine-learning-in-production)** – 機械学習の基礎を学び、プロダクションにおける重要なコンセプトを理解します。 2. **(https://www.coursera.org/learn/machine-learning-data-lifecycle-in-production)** – データの管理とライフサイクルについて学ぶことができます。 3. **(https://www.coursera.org/learn/machine-learning-modeling-pipelines-in-production)** – モデル構築のプロセスを理解し、実際にパイプラインを作成する方法を学びます。 4. **(https://www.coursera.org/learn/deploying-machine-learning-models-in-production)** – 作成したモデルを実際の環境にデプロイする方法を学びます。 ### レビュー…