머신러닝에 대해 많이 듣기는 했는데, 막상 어떻게 시작할지 몰라서
서점에만 기웃기웃 하다가 구글에서 머신러닝 스터디 잼이라는 교육 프로그램을 운영한다고 해서
2019년에 좋은 기회다 싶어서 주변 사람들과 함께 시작하였다.
신청은 1월 말쯤 완료 하였고, 2월 9일(토)에 메일이 도착하였다.
내용은 온라인 교육을 듣고, 실습도 함께하면 수료하는 일정이었다.
overview 유튜브 영상을 봤는데, 단순히 온라인 강의만 시청하는 것이면 졸렸을 것 같은데,
실습도 크롬을 통해 해볼 수 있는 것 같아서 좋은 것 같다.
어떻게 진행되고 사람들의 Q&A를 정리해서 올린 영상은 아래 주소 참고
어떤걸 공부하나요?
쿠버네티스는 가장 대중적인 컨테이너 오케스트레이션 시스템으로써, 여러 클러스터의 호스트 간에 컨테이너 배치, 스케일링 운영 등의 목적을 위한 구글 클라우드 플랫폼에 특화된 오픈 소스 플랫폼입니다.
여러분들은 클라우드 스터디 잼 입문반을 통해 도커 이미지와 컨테이너를 구성해 보는 연습과 더불어, 쿠버네티스 엔진 애플리케이션을 배치하고 슬랙봇과 몽고DB에 적용해 보는 방법을 학습하게 됩니다.
교육 순서를 살펴보니
1. 퀵랩 쿠폰을 통해 온라인 강의를 수강신청 해야한다. (반드시 정해진 기간이내에 등록을 완료해야 한다)
2. (필수) 머신러닝 스터디 잼 입문반 수료 미션
기한(2/24)내에 수료해야 한다.
* Google Cloud Speech API: Qwik Start : 오디오를 서버로 전송하면 텍스트를 받는다.
* Cloud Natural Language API: Qwik Start : 텍스트 문서, 블로그, 뉴스 등에서 언급된 장소, 이벤트, 사람에 대한 정보 추출한다.
80여개가 넘는 오디오 파일로 부터 텍스트를 추출한다.
텍스트에서 엔티티를 추출하고 정서 및 구문 분석을 수행하고 텍스트를 카테고리로 분류 할 수 있다
팀원들과는 슬랙 slack을 통해서 대화방을 개설했다.
아직 본격적으로 시작하진 않았지만, 중간 중간 느낀점에 대해서 정리해보려고 한다.