ML 개념 ML소개 ML 문제로 표현하기 ML로 전환하기 손실 줄이기 TF 첫걸음 일반화 학습 및 테스트 세트 검증 세트 표현 특성 교차 정규화: 단순성 로지스틱 회귀 분류 정규화: 희소성 신경망 신경망 학습 다중 클래스 신경망 임베딩 ML 엔지니어링 프로덕션 ML 시스템 정적 학습과 동적 학습 정적 추론과 동적 추론 데이터 종속성 공정성 실생활에서의 ML 시스템 암 발병 예측 문헌 가이드라인 머신러닝 소개 | 머신러닝 단기집중과정 | Google Developers 이 모듈에서는 머신러닝(ML)을 소개합니다. 예상 시간: 3분 학습 목표 머신러닝의 실용적 가치 이해 머신러닝의 원리 이해 이 동영상 강연의 음성 더빙은 머신러닝 기술을 사용하여 생성되었습니다. 위의 의견 보내기를 클릭하고 버그 신고서 및 ..
1. SRE/DEVOPS의 개념과 SRE는 무엇을 하는가? SRE는 클래스 DevOps는 구현 지표 정의와 모니터링 하드웨어 리소스 가용량 계획 형상 변경 관리 장애 처리 문화 확립 2. SRE는 어떻게 일하는가? 부서 간 단절 줄이기(오너쉽 공유) 정상적으로 실패받아들이기(에러 버짓 등의 개념 도입) 점진적인 변경 구현(작은 단위 변경으로 리스크 최소화) 자동화 및 툴링(수작업을 줄여서 리스크 최소화 및 업무 절감) 모든것을 수치화(지표뿐만 아니라, 수동 작업시간 장애시간 등 모든 것을 데이터화) 3. SRE의 주요 지표 SLI/SLO SLI(Service Level Indicator) 서비스에 대한 수준을 측정하여, 정량적으로 정의한 지표 응답시간 에러율 처리량 가용성 내구성 SLO(Service L..
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