À propos de ce cours : 低レベルの TensorFlow を導入し、分散型機械学習モデルを作成するために必要なコンセプトと API を開発します。TensorFlow モデルのトレーニングをスケールアウトし、Cloud Machine Learning Engine を使った高性能な予測を提供する方法について説明します。 コースの目的: TensorFlow で機械学習モデルを作成する TensorFlow ライブラリを使用して数値の問題を解決する TensorFlow コードによくある問題のトラブルシューティングとデバッグを行う tf.estimator を使用して ML モデルを作成、トレーニング、評価する Cloud ML Engine を使用して ML モデルの大規模なトレーニング、デプロイ、本稼働を行う
Les destinataires de ce cours : このコースは、機械学習をどのように実務に応用すべきかについて関心のあるデータ サイエンティスト、データ エンジニア、プログラマーを対象にしています。
Créé par : Google Cloud
| Informations de base | |
| Niveau | Intermédiaire |
| Engagement | 1 週間の学習（8～10 時間/週） |
| Langue | English, Sous-titres : Spanish, German, Japanese |
| Matériel requis | ラボへのアクセス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. |
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Programme de cours
SEMAINE 1
はじめに
機械学習プログラムの記述に使用するツールは TensorFlow です。そのため、このコースでは TensorFlow について説明します。最初のコースでは、ビジネス上の問題を機械学習の問題として定式化する方法を学習し、2 つ目のコースでは、機械学習が実際にどのように機能するかと、機械学習に使用できるデータセットを作成する方法を学習しました。データの準備ができたので、機械学習プログラムを記述してみましょう。
2 vidéos
- Vidéo: Qwiklabs の概要
コア TensorFlow
"TensorFlow のコア コンポーネントについて説明し、機械学習プログラムを作成する実践演習を行います。遅延評価と命令型プログラムを比較して記述し、グラフ、セッション、変数を使用して、最終的に TensorFlow プログラムをデバッグします。
"
19 vidéos
- Vidéo: TensorFlow とは
- Vidéo: 有向グラフの利点
- Vidéo: TensorFlow API の階層
- Vidéo: 遅延評価
- Discussion Prompt: API 階層の重要性
- Vidéo: グラフとセッション
- Vidéo: テンソルの評価
- Vidéo: グラフの可視化
- Vidéo: テンソル
- Vidéo: 変数
- Discussion Prompt: 変数とプレースホルダ
- Vidéo: ラボの概要: 下位レベルの TensorFlow プログラムの作成
- Vidéo: ラボのソリューション
- Vidéo: はじめに
- Vidéo: 形の問題
- Vidéo: 形の問題の修正
- Vidéo: データ型の問題
- Vidéo: 全プログラムのデバッグ
- Vidéo: 概要: 全プログラムのデバッグ
- Vidéo: デモ: 全プログラムのデバッグ
Noté: TensorFlow とは
Noté: グラフとセッション
Noté: 低レベルの TensorFlow プログラムを記述する
Noté: コア TensorFlow
SEMAINE 2
Estimator API
このモジュールでは、Estimator API について説明します。
18 vidéos
- Vidéo: Estimator API
- Vidéo: 事前作成済み Estimator
- Vidéo: デモ: 住宅価格モデル
- Vidéo: チェックポインティング
- Vidéo: メモリ内データセットのトレーニング
- Vidéo: ラボの概要: Estimator API
- Vidéo: ラボのソリューション: Estimator API
- Vidéo: Dataset API を使用して大規模なデータセットをトレーニングする
- Vidéo: ラボの概要: バッチ処理を使用して TensorFlow の取り込みをスケールアップする
- Vidéo: ラボのソリューション: バッチ処理を使用して TensorFlow の取り込みをスケールアップする
- Vidéo: 大規模なジョブ、分散トレーニング
- Vidéo: TensorBoard を使用したモニタリング
- Vidéo: デモ: TensorBoard UI
- Vidéo: 処理入力関数
- Vidéo: 内容のまとめ: Estimator API
- Vidéo: ラボの概要: Estimator API を使用して分散トレーニング TensorFlow モデルを作成する
- Vidéo: ラボのソリューション: Estimator API を使用して分散トレーニング TensorFlow モデルを作成する
Noté: ラボ: Estimator API
Noté: ラボ： バッチ処理によって TensorFlow の取り込みをスケールアップする
Noté: ラボ：Estimator API を使用して分散トレーニング TensorFlow モデルを作成する
Noté: Estimator API
SEMAINE 3
CMLE で TensorFlow モデルをスケールする
ここでは、TensorFlow モデルの使い方と、機械学習モデルのトレーニングとデプロイに向けて GCP のマネージド インフラストラクチャで TensorFlow モデルをトレーニングする方法について説明します。
6 vidéos
- Vidéo: Cloud Machine Learning Engine を使用する理由
- Vidéo: モデルをトレーニングする
- Vidéo: トレーニング ジョブのモニタリングとデプロイを行う
- Vidéo: ラボの概要: Cloud Machine Learning Engine を使用して TensorFlow をスケーリングする
- Vidéo: ラボのソリューション: Cloud Machine Learning Engine を使用して TensorFlow をスケーリングする
Noté: ラボ：Cloud Machine Learning Engine で TensorFlow をスケールする
Noté: Cloud MLE
まとめ
ここでは、このコースで学習した TensorFlow のトピックについて要点をまとめます。コア TensorFlow コード、Estimator API、Cloud Machine Learning Engine による機械学習モデルのスケーリングについて振り返ります。
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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