À propos de ce cours

Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 12 heures pour terminer
Japonais
Sous-titres : Français, Portugais (brésilien), Allemand, Anglais, Espagnol, Japonais...

Compétences que vous acquerrez

BacktestingUncertainty AnalysisFinancial AnalysisMotion Chart
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 12 heures pour terminer
Japonais
Sous-titres : Français, Portugais (brésilien), Allemand, Anglais, Espagnol, Japonais...

Offert par

Placeholder

Google Cloud

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

3 minutes pour terminer

はじめに

3 minutes pour terminer
1 vidéo (Total 3 min)
1 vidéo
2 heures pour terminer

機械学習の技術

2 heures pour terminer
10 vidéos (Total 29 min)
10 vidéos
正則化4 min
L1 正則化と L2 正則化4 min
ラボの概要: 正則化12s
ラボ: 正則化2 min
学習レートとバッチサイズ5 min
最適化1 min
TensorFlow コードを使った実践練習1 min
ラボの概要: 機械学習モデルの手動調整18s
ラボでのソリューション: 機械学習モデルの手動調整7 min
2 exercices pour s'entraîner
機械学習の技術30 min
学習レートとバッチサイズ30 min
2 heures pour terminer

ハイパーパラメータ調整

2 heures pour terminer
5 vidéos (Total 8 min)
5 vidéos
パラメータとハイパーパラメータ2 min
グリッド検索の枠を超えて考える3 min
ラボの概要: Cloud MLE を使用したハイパーパラメータ調整によってモデルの精度を向上させる23s
ラボでのソリューション: Cloud MLE を使用したハイパーパラメータ調整によってモデルの精度を向上させる30s
1 exercice pour s'entraîner
ハイパーパラメータ調整30 min
Semaine
2

Semaine 2

1 heure pour terminer

理論の導入

1 heure pour terminer
5 vidéos (Total 28 min)
5 vidéos
スパース性を高める正則化5 min
ラボ: L1 正則化3 min
ラボでのソリューション: L1 正則化51s
ロジスティック回帰17 min
2 exercices pour s'entraîner
L1 正則化30 min
ロジスティック回帰30 min
3 heures pour terminer

ニューラル ネットワークの理論

3 heures pour terminer
6 vidéos (Total 70 min)
6 vidéos
ニューラル ネットワーク18 min
ラボ: ニューラル ネットワーク環境12 min
ニューラル ネットワークのトレーニング14 min
ラボ: ニューラル ネットワークを使用した機械学習モデルの作成11 min
マルチクラス ニューラル ネットワーク10 min
2 exercices pour s'entraîner
ニューラル ネットワークのトレーニング30 min
マルチクラス ニューラル ネットワーク30 min
Semaine
3

Semaine 3

1 heure pour terminer

埋め込み

1 heure pour terminer
7 vidéos (Total 31 min)
7 vidéos
埋め込みの確認5 min
推奨事項4 min
データ駆動型の埋め込み3 min
スパース テンソル4 min
埋め込みのトレーニング4 min
類似度プロパティ7 min
1 exercice pour s'entraîner
埋め込み30 min
2 heures pour terminer

カスタム エスティメータ

2 heures pour terminer
5 vidéos (Total 30 min)
5 vidéos
モデル関数6 min
ラボ: カスタム エスティメータの実装11 min
Keras モデル4 min
デモ: Keras モデルと Estimator2 min
1 exercice pour s'entraîner
カスタム エスティメータ30 min
5 minutes pour terminer

まとめ

5 minutes pour terminer
2 vidéos (Total 5 min)
2 vidéos
専門分野認定のまとめ2 min

À propos du Spécialisation Machine Learning with TensorFlow Google Cloud Platform 日本語版

機械学習とはどのようなもので、どのような問題解決に役立つのでしょうか。候補となるユースケースを機械学習で習得できる形に変換する5段階とは、そしてこれらの段階を省略しないことが重要である理由は何でしょうか。今、なぜニューラル ネットワークに注目が集まっているのでしょうか。 問題を設定し、勾配降下を使用して適切な解決策を見つけ、データセットを作成する方法について学びます。また、Tensorflow でスケーラブルな分散型機械学習モデルを作成して、これらのモデルのトレーニングを拡張し、高性能な予測ができるようになります。さらに、機械学習(ML)がデータから重要な特質を学習したり、人間による分析を問題に取り入れるように、生データを変換します。最後に、正確で一般化されたモデルを生成し、特定の ML 問題を解決する理論について、および適切なパラメータの組み合わせ方を学びます。まず ML 集中型の戦略の構築から始め、その後 Google Cloud Platform のハンズオンラボを通じてモデルのトレーニング、最適化、本稼働まで、ML に関する手順全体を実習します。...
Machine Learning with TensorFlow  Google Cloud Platform 日本語版

Foire Aux Questions

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.