
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 1주 차 "Feature Engineering and Feature Store"의 연습 문제입니다.
CHAPTER 1. 'Feature Engineering and Feature Store 연습문제'
■ 질문 1

■ 질문 2

■ 질문 3

■ 질문 4

■ 질문 5

■ 질문 6

■ 질문 7

■ 마무리
"Build, Train, and Deploy ML Pipelines using BERT"의 1주차 "Feature Engineering and Feature Store"의 연습 문제에 대해서 정리해봤습니다.
그럼 오늘 하루도 즐거운 나날 되길 기도하겠습니다
좋아요와 댓글 부탁드립니다 :)
감사합니다.
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