機械学習とはどのようなもので、どのような問題を解決できるでしょうか。Google は機械学習について、データだけでなくロジックの面からも独自の視点で考えています。機械学習モデルのパイプラインの構築について検討する際、このようなフレーミングがなぜデータ サイエンティストにとって有益であるかを説明します。
Ce cours fait partie de la Spécialisation Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版
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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
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コースの概要
この専門講座の概要と、講座を担当する Google のエキスパートを紹介します。
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AI ファーストとは
Google が自社の企業戦略は AI ファーストであると説明する際の意味と、実際の意味について学びます。
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23 vidéos (Total 98 min), 1 lecture, 4 quiz
1 heure pour terminer
Google の ML の取り組み
このモジュールでは、Google が長年にわたって蓄積してきた組織としてのノウハウについて説明します。
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インクルーシブ ML
このモジュールでは、機械学習システムがデフォルトでは公平でない理由と、機械学習をプロダクトに導入する際に留意しなければならないいくつかの事項について説明します。
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2 heures pour terminer
クラウドの Python ノートブック
AI Platform Notebooks の役割を理解する
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まとめ
この専門講座で取り上げる機械学習の主なトピックを確認します。
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Avis
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Meilleurs avis pour HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING 日本語版
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 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 RT1 janv. 2020
Very comprehensive. The amount of course is appropriate to learn in a several days.
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。
Foire Aux Questions
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