몇 년 동안 Google과 Coursera는 공동으로 개발자와 IT 전문가를위한 온라인 학습 코스를 다수 개최 해왔다. 여기에는 기계 학습 속도 학습 코스 도 포함되어 학습자에 기계 학습의 기초 지식을 제공하고있다. Google, Coursera는이를 기반으로 기계 학습 특별반 을 Coursera에서 시작한다. 새로운 특별반 5 개의 코스로 구성되어 실전 능력의 획득에 초점을 맞추고있다.
특별반은 "Google Cloud 플랫폼에서 TensorFlow을 이용하는 기계 학습"이라고 이름 붙여진 학습자는 현실의 기계 학습 모델 만들기를 체험한다. 여기에는 환경 설정에서 출발, 데이터베이스 구축, 데이터의 노이즈 제거, TensorFlow 의한 분산 기계 학습 모델 모델의 정확도 향상을위한 매개 변수 조정, 각종 튜닝 등이 포함된다.
Google의 빅 데이터와 기계 학습 기술 책임자 Lak Lakshmanan 내 취재에 대해 "우리 팀은 학습자와 기업에서"[원래 기계 학습 과정] 매우 중요하지만, 더욱 깊은 내용을 갖고 싶다」라고 요망이 강하다고 들었다. 학습자는 기계 학습 모델 구축의 기초뿐만 아니라 클라우드에서 운영하는 방법, 데이터를 공급하는 파이프 라인 구축, 튜닝 방법 등 모델을 실제로 운용하고 효과를 높이기 위한 다양한 노하우를 알고 싶다는 것이었다 "고 말했다.
Coursera의 기업 개발 담당 부사장, Leah Belsky는 이와 관련하여 "이러한 실제적인 능력을 학습자가 습득은 소속 기업에게 매우 가치가있다"고 설명했다.
이제 기술의 모든 분야에서 기계 학습의 실전 능력이 요구되고있다. 새로운 특별반 대상은 이러한 지식과 기술을 착용하고 개발자이다. 기계 학습의 인재는 払底하고 있으며, 기업이 외부에서 전문가를 영입하는 것은 불가능에 가깝다. 내부 개발자에게 기계 학습에 대해 배우게하는 수밖에 없다 현재는이 클래스에 대한 기업의 기대는 크다.
Lakshmanan이 말했다 곳에는 기계 학습의 사례는 매우 다양하지만,이 클래스가 중점을 두는 것은 '일상 업무를 기계 학습 할 수있는 능력 "이라고한다. 즉 기존 제품의 가치를 기계 학습에 의해 더욱 증가시키는 것을 목표이다. 기존 과제의 해결이 주목적이기 때문에이 과정은 기계 학습의 최신 이론을 이미 배운 대학 졸업자에게도 유익하다고한다.
Lakshmanan에 의하면, 이러한 클래스를 시작하는 것은 몇 년 전이라면 불가능에 가까웠다 것이라고한다. 전용 GPU를 갖춘 강력한 하드웨어가 준비해야 의미있는 기계 학습 실험 못했기 때문이다. 그러나 현재는 GPU에 액세스 할 수있는 강력한 클라우드 플랫폼이 다수 등장하고있다. 일로 Google의 클라우드라면 기계 학습을위한 TensorFlow Unit (TPU)를 사용할 수 장애물은 크게 떨어졌다.
이러한 과정에서 참가자들은 프로그래밍에 대해 이미 일정한 능력을 가지고 있다는 것을 전제로하고있다. TensorFlow 프레임 워크의 활용 등에 의해 기계 학습의 습득은 이전보다 훨씬 쉬워졌다하지만 고급 분야 인 것은 변함 없다. "기계 학습 모델 구축에 Python을 배우자 '라는 코스가 등장하는 것은 아직 앞의 이야기 같다.
미래이라면 Lakshmanan은 이미 다음 코스의 구상을 따뜻하게하고있다. 이것은 현재 코스의 속편이되는 것으로, 비 구조적 데이터를 처리하는 방법을 배운다. 이 빠진 다른 수준의 도전이된다. 또한 현재 기계 학습 과정의 내용을 충분히 착용 할 필요가 있다고한다.