Planning a Machine Learning Project (Korean)

이 과정은 기계 학습(ML)이 비즈니스 문제에 대한 적절한 솔루션인지 확인하기 위한 요구 사항을 소개합니다. •과정 수준: 기초 •소요 시간: 30분 활동: 본 과정에는 프레젠테이션, 동영상 및 지식 평가가 포함되어 있습니다. 과정 목표: 이 과정에서 배우게 될 내용은 다음과 같습니다. •성공적인 기계 학습 프로젝트를 위한 데이터, 시간 및 생산 요구 사항 파악 수강 대상: 이 과정의 대상은 다음과 같습니다. •기계 학습 프로젝트에 참여하거나 참여할 비기술적 비즈니스 리더 및 기타 비즈니스 의사 결정권자 •AWS Machine Learning Embark 프로그램 및 MLSL(Machine Learning Solutions Lab) 검색 워크숍 참여자 수강 전 권장 사항: 이 교육 과정을 수강하려면 다음 조건을 갖추는 것이 좋습니다. •기계 학습 소개: 가능성의 예술 과정 개요: 모듈 1: 기계 학습 솔루션이 내 문제에 적합한가요?: •기계 학습이 비즈니스 문제에 대한 적절한 해결책인지 확인하는 방법 설명 모듈 2: 내 데이터가 기계 학습을 위한 준비가 되었습니까?: •데이터가 기계 학습 준비 상태인지 확인하는 프로세스 설명 모듈 3: 기계 학습이 프로젝트 타임라인에 어떤 영향을 줍니까?: •기계 학습이 프로젝트 타임라인에 미치는 영향 설명 모듈 4: 배포 시 초기에 어떤 질문을 해야 합니까?: •기계 학습 배포에 영향을 주는 질문을 식별합니다. 모듈 5: 결론: