Ce cours fait partie de la Spécialisation Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版

4.5
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Google Cloud Training

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Spécialisation Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版Google Cloud

À propos de ce cours

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"Google Cloud で機械学習を実装する際のベスト プラクティスには何があるでしょうか。Vertex AI とは何であり、このプラットフォームを使用してコードを 1 行も記述せずに AutoML 機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイするにはどうすればよいでしょうか。機械学習とはどのようなもので、どのような問題の解決に役立つのでしょうか。 
Google では機械学習について独自の視点で考えています。マネージド データセット、特徴量ストア、そしてコードを 1 行も記述せずに迅速に機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイする手段を 1 つにまとめた統合プラットフォームを提供するとともに、データにラベル付けし、TensorFlow、SciKit Learn、Pytorch、R やその他のフレームワークを使用して Workbench ノートブックを作成できるようにすることが、Google の考える機械学習の在り方です。Google の Vertex AI プラットフォームでは、カスタムモデルをトレーニングしたり、コンポーネント パイプラインを構築したりすることもできます。さらに、オンライン予測とバッチ予測の両方を実施できます。このコースでは、候補となるユースケースを機械学習で学習できる形に変換する 5 つのフェーズについても説明し、これらのフェーズを省略しないことが重要である理由について論じます。最後に、機械学習によって増幅される可能性のあるバイアスの認識と、それを識別する方法について説明します。"

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Spécialisation Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版

Niveau débutant

Approx. 8 heures pour terminer

Japonais

Ce que vous allez apprendre

Vertex AI プラットフォームの概要を説明し、このプラットフォームを使用してコードを 1 行も記述せずに AutoML 機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイする方法を説明する
Google Cloud で機械学習を実装する際のベストプラクティスを説明する
Google Cloud Platform のツールと環境を機械学習に活用する
責任ある AI のベストプラクティスを説明する

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

23 minutes pour terminer

コースの概要

23 minutes pour terminer

3 vidéos (Total 7 min), 1 lecture, 1 quiz

4 heures pour terminer

AI ファーストとは

4 heures pour terminer

23 vidéos (Total 98 min), 1 lecture, 4 quiz

23 vidéos

AI ファーストとは58s

ML の 2 つの段階3 min

Google のサービスにおける機械学習5 min

Google フォトの機械学習51s

Google 翻訳と Gmail1 min

ヒューリスティックルールの置き換え4 min

事前トレーニング済みモデル3 min

Sara Robinson と機械学習について学習する（単なるルールではない ML）2 min

Vision API の実用例3 min

Video Intelligence API3 min

Cloud Speech-to-Text API3 min

翻訳と NL44 min

Text-to-Speech4 min

DialogFlow9 min

ラボの概要: 事前トレーニング済み機械学習 API の概要49s

ラボでのソリューション: 機械学習 API を呼び出す9 min

機械学習にはデータが最重要3 min

データ戦略5 min

トレーニング / サービングスキュー5 min

機械学習のトレーニングフェーズ13 min

ラボの概要 - ML の問題のフレーム化1 min

ラボのまとめ4 min

デモ: アプリケーションにおける ML1 min

1 lecture

AI ファーストとは10 min

3 exercices pour s'entraîner

AI ファーストの概要10 min

事前トレーニング済み機械学習 API10 min

機械学習にはデータが最重要10 min

1 heure pour terminer

Google の ML の取り組み

1 heure pour terminer

7 vidéos (Total 29 min), 1 lecture, 2 quiz

1 heure pour terminer

インクルーシブ ML

1 heure pour terminer

6 vidéos (Total 25 min), 1 lecture, 1 quiz

2 heures pour terminer

クラウドの Python ノートブック

2 heures pour terminer

7 vidéos (Total 17 min), 2 lectures, 2 quiz

7 vidéos

モジュールの概要2 min

AI Platform Notebooks1 min

デモ: AI Platform Notebooks3 min

開発プロセス2 min

コンピューティングとストレージ4 min

ラボの概要: AI Platform Notebooks と BigQuery を使用したデータの分析1 min

ラボのまとめ: AI Platform Notebooks と BigQuery を使用したデータの分析1 min

2 lectures

AI Platform Notebooks10 min

クラウドの Python ノートブック10 min

1 exercice pour s'entraîner

クラウドの Python ノートブック6 min

4 minutes pour terminer

まとめ

4 minutes pour terminer

1 vidéo (Total 4 min)

Avis

4.5

24 avis

5 stars
60,30 %
4 stars
31,29 %
3 stars
7,63 %
2 stars
0,76 %

Meilleurs avis pour HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING 日本語版

par DA10 mai 2020

講義は、経験に基づいて何が重要かを語っていて参考になりました。

ラボを用いた実習も、楽しかったです。

par SI8 sept. 2019

途中で1つも進めていないセッションML on GCP C1-Analyzing data using Dtalab and BigQueryが1日の作業量を超過したという理由で使えなくなり進行に支障がでましたが、それ以外は順調に教育を進める事ができ、Machine Learningの基礎を理解する事ができました。

par NS12 janv. 2019

ビジネスで機械学習のソリューションを提供することを検討しているのであれば、是非受講してほしいと思います。プロジェクトを遂行する上で、重要な情報がたくさん提供されています。

私も、ここで学んだ情報を、実務に反映していきたいと思います。

par KM3 oct. 2018

分かりやすく、為になり、楽しめた。良いコースだと思う。講習ビデオは短くまとまっているので、家事の合間でも自分のペースで進める事ができる。

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À propos du Spécialisation Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 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。

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Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

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

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