À propos de ce cours

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Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 8 heures pour terminer
Japonais
Sous-titres : Français, Portugais (brésilien), Allemand, Anglais, Espagnol, Japonais...
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

17 minutes pour terminer

専門講座の紹介

17 minutes pour terminer
4 vidéos (Total 11 min)
4 vidéos
GCPでの機械学習の専門講座のアジェンダ5 min
Google を選ぶ理由1 min
Google Cloud を選ぶ理由2 min
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

1 heure pour terminer
17 vidéos (Total 52 min)
17 vidéos
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

1 heure pour terminer
6 vidéos (Total 36 min)
6 vidéos
機械学習で生まれる驚き4 min
機械学習の秘訣8 min
機械学習とビジネス プロセス6 min
機械学習への道のり10 min
各フェーズを掘り下げる4 min
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

1 heure pour terminer
7 vidéos (Total 27 min)
7 vidéos
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

5 heures pour terminer
22 vidéos (Total 81 min), 1 lecture, 4 quiz
22 vidéos
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 minutes pour terminer

要約

4 minutes pour terminer
1 vidéo (Total 4 min)

Avis

Meilleurs avis pour HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING 日本語版

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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

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