À propos de ce cours
4.3
3 notes
100 % en ligne

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Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles

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Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire

Niveau intermédiaire

Heures pour terminer

Approx. 5 heures pour terminer

Recommandé : 12 hours/week...
Langues disponibles

Japonais

Sous-titres : Japonais, Français, Portugais (brésilien), Allemand, Anglais, Espagnol...
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
Heures pour terminer
4 minutes pour terminer

はじめに

このコースでは、機械学習(ML)の基礎知識を習得し、この専門分野で使用されている用語を理解できるようになります。また、Google の ML プラクティショナーから実践面でのヒントや問題を学び、コードや知識を習得して独自の ML モデルに活用することもできます。...
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1 vidéos (Total 4 min)
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Heures pour terminer
1 heures pour terminer

実践的な機械学習

このモジュールでは、主要なタイプの機械学習(ML)について説明し、最新技術に至るまでの ML の歴史について検証していきながら、ML プラクティショナーとしてのキャリアアップを図ります。...
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10 vidéos (Total 62 min), 1 quiz
Video10 vidéos
教師あり学習5 min
回帰と分類11 min
機械学習小史: 線形回帰7 min
機械学習小史: パーセプトロン5 min
機械学習小史: ニューラル ネットワーク7 min
機械学習小史: 決定ツリー5 min
機械学習小史: カーネル メソッド4 min
機械学習小史: ランダム フォレスト4 min
機械学習小史: 最新のニューラル ネットワーク8 min
Quiz1 exercices pour s'entraîner
モジュール理解度チェック6 min
Heures pour terminer
1 heures pour terminer

最適化

このモジュールでは、機械学習(ML)モデルを最適化する方法について説明します。...
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13 vidéos (Total 61 min), 1 quiz
Video13 vidéos
機械学習モデルの定義4 min
出生率データセットの概要6 min
損失関数の概要6 min
勾配降下法5 min
損失曲線のトラブルシューティング2 min
機械学習で起こる問題6 min
ラボ: TensorFlow Playground の概要6 min
ラボ: TensorFlow Playground の詳細3 min
ラボ: ニューラル ネットワークの実践6 min
損失曲線のトラブルシューティング1 min
パフォーマンス指標3 min
混同行列5 min
Quiz1 exercices pour s'entraîner
モジュール理解度チェック6 min
Heures pour terminer
3 heures pour terminer

一般化とサンプリング

ここからは、少し違った角度から検討していきます。正解率が最も高い機械学習(ML)モデルを選択するのが適さないことがありますが、それはどのような場合でしょうか。前回の最適化に関するモジュールで示唆したように、トレーニング データセットに対するモデルの損失指標が 0 というだけでは、実世界の新しいデータを適切に処理できることにはなりません。...
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9 vidéos (Total 64 min), 3 quiz
Video9 vidéos
一般化と機械学習モデル6 min
モデル トレーニングをいつ停止すべきか5 min
BigQuery で再現性のあるサンプルを作成する6 min
デモ: BigQuery でデータセットを分割する8 min
ラボの概要1 min
ラボの学習内容からソリューションを作成する手順9 min
ラボの概要2 min
ラボの学習内容からソリューションを作成する手順23 min
Quiz1 exercices pour s'entraîner
モジュールの理解度チェック12 min
Heures pour terminer
3 minutes pour terminer

まとめ

...
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1 vidéos (Total 3 min)
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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。...
Machine Learning with TensorFlow  Google Cloud Platform 日本語版

Foire Aux Questions

  • Oui, vous pouvez prévisualiser la première vidéo et consulter le programme du cours avant de vous inscrire. Vous devez acheter le cours pour accéder au contenu non inclus dans la prévisualisation.

  • Si vous décidez de vous inscrire au cours avant la date de début de session, vous aurez accès à toutes les vidéos et lectures du cours. Vous pourrez soumettre des devoirs à partir du début de la session.

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) et que votre session commence, vous avez accès à toutes les vidéos et aux autres ressources, y compris les éléments à lire et le forum de discussion du cours. Vous pouvez afficher et soumettre des devoirs pour vous exercer, et terminer les devoirs notés requis pour obtenir une note et un Certificat de Cours.

  • Si vous réussissez le cours, votre Certificat de Cours électronique sera ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat de Cours ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.

  • Ce cours fait partie du nombre restreint de cours proposés par Coursera actuellement disponibles uniquement aux étudiants ayant payé les frais du cours ou bénéficié de l'Aide Financière. Si vous souhaitez suivre ce cours alors que vous n'avez pas les moyens d'en acquitter les frais, nous vous recommandons de soumettre une demande d'Aide Financière.

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