À propos de ce cours : 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。
Les destinataires de ce cours : このコースは、機械学習を使用してビジネスの問題を解決する方法を学ぶことに関心のある方を対象としています。機械学習モデルの設計、実装、運用に関心のある経営幹部、データ サイエンティスト、データ エンジニア、プログラマーにおすすめします。
Créé par : Google Cloud
| Informations de base | |
| Niveau | Intermédiaire |
| Engagement | 1 週間の学習（8～10 時間/週） |
| Langue | Japonais, Sous-titres : Français, Portugais (brésilien), Allemand, Anglais, Espagnol |
| Matériel requis | このコースのインタラクティブなラボを Qwiklabs で実行するには、パソコンのウェブブラウザが必要です。 |
| Comment réussir | Réussissez tous les devoirs notés pour terminer le cours. |
| Notes des utilisateurs |
Programme de cours
SEMAINE 1
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
- Vidéo: GCPでの機械学習の専門講座のアジェンダ
- Vidéo: Google を選ぶ理由
- Vidéo: Google Cloud を選ぶ理由
Noté: モジュール 1 のテスト
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
- Vidéo: 機械学習の 2 つのステージ
- Vidéo: Google サービスにおける機械学習
- Vidéo: デモ: Google フォトにおける機械学習
- Vidéo: Google 翻訳と Gmail
- Vidéo: ヒューリスティックなルールを置き換える
- Vidéo: データがすべて
- Vidéo: ラボの概要 - 機械学習の問題を構造的に捉える
- Discussion Prompt: ML の問題のフレーミング
- Vidéo: ラボの実践
- Vidéo: デモ: アプリケーションにおける機械学習
- Vidéo: 事前トレーニング済みモデル
- Vidéo: 進化する機械学習
- Vidéo: データ戦略
- Vidéo: トレーニングとサービスのずれ
- Vidéo: 機械学習の戦略
- Vidéo: ビジネスの変革
- Vidéo: ラボの概要 - 機械学習のユースケース
- Discussion Prompt: 従来とは異なる ML のユースケース
Noté: モジュール 2 の理解度チェック
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
- Vidéo: 機械学習で生まれる驚き
- Vidéo: 機械学習の秘訣
- Vidéo: 機械学習とビジネス プロセス
- Vidéo: 機械学習への道のり
- Vidéo: 各フェーズを掘り下げる
Noté: モジュール 3 理解度チェック
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
- Vidéo: 機械学習と人間のバイアス
- Vidéo: 包括的な評価指標
- Vidéo: 統計的な測定と許容範囲のトレードオフ
- Vidéo: 均等な機会を提供する
- Vidéo: 決断をシミュレートする
- Vidéo: Facets でデータセットのエラーを見つける
Noté: モジュール 4 のテスト
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, 1 lecture
- Vidéo: Cloud Datalab
- Vidéo: デモ: Cloud Datalab
- Vidéo: 開発プロセス
- Vidéo: デモ: Cloud Datalab のリホスティング
- Vidéo: マネージド サービスを活用する
- Vidéo: コンピューティングとストレージ
- Vidéo: Qwiklabs の概要
- Reading: ラボ「VM のレンタル」の概要
- Vidéo: ラボの実践
- Vidéo: Cloud Shell
- Vidéo: クラウドの第 3 の波: フルマネージド サービス
- Vidéo: クラウドの第 3 の波: サーバーレス データ分析
- Vidéo: クラウドの第 3 の波: BigQuery と Cloud Datalab
- Vidéo: ラボの概要: Datalab と BigQuery を使用してデータを分析する
- Vidéo: ラボの実践: Datalab と BigQuery を使用してデータを分析する
- Vidéo: ルールに代わる機械学習
- Vidéo: Vision API のユースケース
- Vidéo: Video intelligence API
- Vidéo: Cloud Speech API
- Vidéo: 翻訳と自然言語
- Vidéo: ラボ: 事前トレーニング済み機械学習 API の概要
- Vidéo: ラボからソリューションへ
Noté: ラボ: VM をレンタルして地震データを処理する
Noté: ラボ: Datalab と BigQuery を使用したデータ分析
Noté: ラボ: Machine Learning API の呼び出し
Noté: モジュール 5 の理解度チェック
要約
1 vidéo
FAQ
Comment cela fonctionne
Coursework
Each course is like an interactive textbook, featuring pre-recorded videos, quizzes and projects.
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KM
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。