이 과정에서는 프로덕션 환경에서 고성능 ML 시스템을 빌드하기 위한 구성요소와 권장사항을 자세히 살펴봅니다. 정적 학습, 동적 학습, 정적 추론, 동적 추론, 분산 TensorFlow, TPU 등 고성능 ML 시스템 빌드와 관련된 일반적인 고려사항을 다룹니다. 이 과정에서는 정확한 예측 능력 외에도 양질의 ML 시스템을 만드는 특성을 탐구하는 데 중점을 둡니다.
프로덕션 머신러닝 시스템
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niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
정적 학습 및 추론과 동적 학습 및 추론 비교
모델 종속 항목 관리
분산형 학습의 내결함성, 복제 등 설정
이식성을 위해 모델 내보내기
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Systems Design
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Systems Architecture
- Catégorie : Data Validation
- Catégorie : Technical Design
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Scalability
- Catégorie : Distributed Computing
- Catégorie : Debugging
- Catégorie : Data Pipelines
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
septembre 2025
Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Coréen
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 7 modules dans ce cours
이 모듈은 과정에서 다루는 주제를 미리 살펴보고 Qwiklabs에서 Google Cloud를 사용해 각 실습을 완료하는 방법을 알려줍니다.
Inclus
2 vidéos
이 모듈에서는 프로덕션 ML 시스템에 요구되는 그 외의 작업과 이러한 요구사항을 충족하는 방법을 살펴봅니다. 모델에 적합한 성능 프로필을 얻기 위해 학습 및 모델 서빙에 대한 전체적인 중요한 설계 결정을 내리는 방법을 검토합니다.
Inclus
10 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
이 모듈에서는 모델이 데이터에 종속되는 방식을 인식하고, 비용을 고려하여 엔지니어링 결정을 내리고, 모델을 이전 버전으로 롤백해야 할 때를 파악하고, 모니터링한 모델 동작의 원인을 디버그하고, 한 가지 유형의 종속 항목에 영향을 받지 않는 파이프라인을 구현하는 방법을 배웁니다.
Inclus
14 vidéos1 lecture1 devoir3 éléments d'application
이 모듈에서는 머신러닝 모델의 성능 고려사항에 대해 알아봅니다. 머신러닝 모델은 저마다 다릅니다. I/O 성능 개선 또는 컴퓨팅 속도 향상 등 모델마다 다른 요소에 중점을 둡니다.
Inclus
14 vidéos1 lecture1 devoir2 éléments d'application
사용 가능한 도구와 시스템, 하이브리드 머신러닝 모델을 활용하는 시기를 알아봅니다.
Inclus
7 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
모든 모듈의 PDF 링크
Inclus
1 vidéo2 lectures
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Inclus
1 lecture
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