ml-study-jam

2019년 구글 머신러닝 스터디 잼 정리 내용입니다.

[최종 공지]

• 그룹명 : 부인모
• 소속 : 신청시 작성하셨던 내용

[이전 신청하신 내용]

https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSefhi5exBMthV9-cVe6WPlIpWTDXXOBUWIfOYLbXtDSQy1CKg/alreadyresponded

[퀵랩 활성화 시 신청폼 ( 2~24일까지)]

https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSc-A5OeZcvenK4e7pFfFEqz2H1obXAM79eqFpq4-y1Cd1eufw/viewform

번거로우시겠지만 다시 신청부탁드립니다. 감사합니다.

[수료해야 되는 내용]

본 스터디 잼의 미션은 아래의 랩을 2월 24일까지 모두 완료하는 것임을 상기드립니다.

1. Google Cloud Speech API: Qwik Start
2. Cloud Natural Language API: Qwik Start
3. Speech to Text Transcription with the Cloud Speech API
4. Entity and Sentiment Analysis with the Natural Language API

[퀵랩 한글 문서]

• 퀵랩 1 - https://goo.gl/E856Na
• 퀵랩 2 - https://goo.gl/5efXd8
• 퀵랩 3 - https://goo.gl/WwGveb
• 퀵랩 4 - https://goo.gl/WQxkwh

[참고 문서]

GCP ML Engine 을 이용해서 CIFAR10 데이터셋에 대하여 이미지 분류를 수행하는 과정도 일부 담겨 있습니다. (GogleLeNet - 백엔드)

TensorFlow를 기본 안다는 전제하에 코드 이해는 되지만, 기본적인 ML Engine 의 구조, 구동 방법에 대한 Workflow 등의 내용이 포함되어 있습니다.

https://github.com/bear2u/ml-study-jam/blob/master/GCP_ML_ENGINE_%20%EC%82%AC%EC%9A%A9%EB%B2%95.pdf