【한글자막】 No Code! 코딩없이 인공지능 구현하기
【전세계 200만 수강생 보유 TOP강사!】 코딩없이 인공지능(AI)를 활용하여 실용적인 비즈니스 문제 및 현실세계의 어려운 문제들 해결하기
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Sep 2024
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What you will learn
Google Teachable Machine을 사용하여 사람의 감정을 감지하는 AI 모델 구축, 교육 및 배포
학습률, 에포크, 뱃치 크기, 정확도 및 손실의 차이를 설명
AWS AI AutoPilot을 사용하여 연령, 흡연 습관 및 지리적 위치와 같은 고객 특성을 이용하여 보험료 예측
DataRobot AI를 사용하여 심혈관 질환을 감지하는 고급 AI 구축, 훈련 및 배포
DataRobot AI를 사용하여 AI의 힘을 활용하여 식품 유형 인식
Google Teachable Machines를 사용하여 X-Ray 흉부 데이터를 사용하여 흉부 질환을 감지하고 분류하는 AI 모델 개발
혼동 행렬, 분류 정확도, 오류율 등 다양한 KPI를 사용하여 훈련된 AI 모델 평가
전이 학습의 다양한 장점을 나열하고 훈련 프로세스의 속도를 높이기 위해 언제 테크닉을 적절하게 적용할 지 결정
비즈니스 및 의료 분야에서 널리 채택된 최첨단 심층 신경망인 레지듀얼 네트워크 이면의 이론과 본질을 이해
XG-Boost, 인공 신경망, 랜덤 포레스트 분류기를 기반으로 여러 AI 모델을 훈련하고 DataRobot에서 성능을 비교하는 방법을 학습
분류기 임계값이 거짓 양성률(폴아웃) 및 참 양성률(민감도)에 미치는 영향 이해
SageMaker Studio AutoML 도구를 사용하여 코딩 경험이 거의 필요하지 않은 AI/Ml 모델을 구축, 교육 및 배포하는 방법 학습
R2 또는 결정 계수, 평균 절대 오차, 평균 제곱 오차 및 평균 제곱근 오차와 같은 다양한 회귀 모델 KPI를 구별
AWS SageMaker Autopilot을 사용하여 회귀 작업을 수행하기 위해 XGBoost 기반 알고리즘을 구축, 교육 및 배포
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9/9/2021
course created date
10/16/2021
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