안녕하세요, HELLO
오늘은 DeepLearning.AI, Amazon Web Services에서 진행하는 Practical Data Science Specialization의 두 번째 과정인 "Build, Train, and Deploy ML Pipelines using BERT"을 정리하려고 합니다.
"Build, Train, and Deploy ML Pipelines using BERT"의 강의를 통해 'Automate a natural language processing task by building an end-to-end machine learning pipeline'에 대해서 배우게 됩니다. 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다.
~ Feature Engineering and Feature Store
~ Train, Debug and Profile a Machine Learning Model
~ Deploy End-to-End Machine Learning pipelines
"Build, Train, and Deploy ML Pipelines using BERT"의 1주차 "Feature Engineering and Feature Store"의 강의 내용입니다.
CHAPTER 1. 'Feature Engineering'
CHAPTER 2. 'Bidirectional Encoder Representations from Transformers, BERT'
CHAPTER 1. 'Feature Engineering'
□ Feature Engineering
□ Feature Engineering Pipeline
CHAPTER 2. 'Bidirectional Encoder Representations from Transformers, BERT'
■ 마무리
"Build, Train, and Deploy ML Pipelines using BERT"의 1주차 "Feature Engineering and Feature Store"에 대해서 정리해봤습니다.
그럼 오늘 하루도 즐거운 나날 되길 기도하겠습니다
좋아요와 댓글 부탁드립니다 :)
감사합니다.
'COURSERA' 카테고리의 다른 글
week 2_Data Bias and Feature Importance (0) | 2022.07.10 |
---|---|
week 1_Feature Engineering and Feature Store 연습 문제 (0) | 2022.07.10 |
week 1_Register and visualize dataset 실습 (3) | 2022.05.21 |
week 1_Explore the Use Case and Analyze the Dataset 연습 문제 (0) | 2022.05.21 |
week 1_Explore the Use Case and Analyze the Dataset (0) | 2022.05.21 |
댓글