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、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。こうした捉え方が、機械学習モデルのパイプライン構築を考えるうえでなぜ有効なのか説明します。次に、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 つの段階について説明し、こうした段階を省略しないことの重要性について論じます。最後に、機械学習が助長する可能性のある偏見の認識と、それを識別する方法について説明します。
Ce cours fait partie de la Spécialisation Machine Learning with TensorFlow Google Cloud Platform 日本語版
How Google does Machine Learning 日本語版
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Semaine
117 minutes pour terminer
専門講座の紹介
専門講座とそれを教える Google エキスパートを紹介します。
4 vidéos (Total 11 min), 1 quiz
1 exercice pour s'entraîner
モジュール 1 のテスト6 min
1 heure pour terminer
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。
17 vidéos (Total 52 min), 1 quiz
17 vidéos
AI ファーストの意義58s
機械学習の 2 つのステージ3 min
Google サービスにおける機械学習5 min
デモ: Google フォトにおける機械学習1 min
Google 翻訳と Gmail1 min
ヒューリスティックなルールを置き換える5 min
データがすべて3 min
ラボの概要 - 機械学習の問題を構造的に捉える1 min
ラボの実践4 min
デモ: アプリケーションにおける機械学習2 min
事前トレーニング済みモデル3 min
進化する機械学習2 min
データ戦略5 min
トレーニングとサービスのずれ5 min
機械学習の戦略1 min
ビジネスの変革2 min
ラボの概要 - 機械学習のユースケース26s
1 exercice pour s'entraîner
モジュール 2 の理解度チェック6 min
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。
6 vidéos (Total 36 min), 1 quiz
1 exercice pour s'entraîner
モジュール 3 理解度チェック6 min
1 heure pour terminer
包括的な ML
このモジュールでは、機械学習システムがデフォルトのままでは偏った判定を出力する理由と ML を製品に組み込む際の注意点について説明します。
7 vidéos (Total 27 min), 1 quiz
7 vidéos
はじめに1 min
機械学習と人間のバイアス2 min
包括的な評価指標3 min
統計的な測定と許容範囲のトレードオフ4 min
均等な機会を提供する6 min
決断をシミュレートする3 min
Facets でデータセットのエラーを見つける4 min
1 exercice pour s'entraîner
モジュール 4 のテスト6 min
5 heures pour terminer
クラウドの Python Notebook
このモジュールでは、この専門講座で使う開発環境である Cloud Datalab を取り上げます。
22 vidéos (Total 81 min), 1 lecture, 4 quiz
22 vidéos
モジュールの概要2 min
Cloud Datalab1 min
デモ: Cloud Datalab1 min
開発プロセス2 min
デモ: Cloud Datalab のリホスティング3 min
マネージド サービスを活用する2 min
コンピューティングとストレージ4 min
Qwiklabs の概要3 min
ラボの実践11 min
Cloud Shell2 min
クラウドの第 3 の波: フルマネージド サービス1 min
クラウドの第 3 の波: サーバーレス データ分析2 min
クラウドの第 3 の波: BigQuery と Cloud Datalab52s
ラボの概要: Datalab と BigQuery を使用してデータを分析する1 min
ラボの実践: Datalab と BigQuery を使用してデータを分析する11 min
ルールに代わる機械学習2 min
Vision API のユースケース3 min
Video intelligence API3 min
Cloud Speech API3 min
翻訳と自然言語4 min
ラボ: 事前トレーニング済み機械学習 API の概要49s
ラボからソリューションへ9 min
1 lecture
ラボ「VM のレンタル」の概要10 min
1 exercice pour s'entraîner
モジュール 5 の理解度チェック6 min
4.5
3 avisPrincipaux examens pour How Google does Machine Learning 日本語版
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。\n\n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。
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。
À propos de Google Cloud
We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success.
À propos de la 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。
Foire Aux Questions
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