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
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
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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。
17 minutes pour terminer
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モジュール 2 の理解度チェック6 min
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モジュール 3 理解度チェック6 min
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包括的な ML
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はじめに1 min
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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
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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。
5 heures pour terminer
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
Avis
Meilleurs avis pour HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING 日本語版
par YK27 août 2019
Googleの機械学習への取り組み概要がよく理解できました。モジュール5で実践することでより理解も深まりました。他のコースも受講してみたいと思います。 ただ、モジュール5の最後の問題の入力の仕方が分かりません。答えが違っているのか入力方法が間違っているのかが分かりません。ディスカッションフォーラムにも質問が出ていますので、ぜひともご回答していただければと思います。
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 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 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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