Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版

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Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版Google Cloud

Über diesen Kurs

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"Google Cloud で機械学習を実装する際のベスト プラクティスには何があるでしょうか。Vertex AI とは何であり、このプラットフォームを使用してコードを 1 行も記述せずに AutoML 機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイするにはどうすればよいでしょうか。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独自の視点で考えています。マネージド データセット、特徴量ストア、そしてコードを 1 行も記述せずに迅速に機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイする手段を 1 つにまとめた統合プラットフォームを提供するとともに、データにラベル付けし、TensorFlow、SciKit Learn、Pytorch、R やその他のフレームワークを使用して Workbench ノートブックを作成できるようにすることが、Google の考える機械学習の在り方です。Google の Vertex AI プラットフォームでは、カスタムモデルをトレーニングしたり、コンポーネント パイプラインを構築したりすることもできます。さらに、オンライン予測とバッチ予測の両方を実施できます。このコースでは、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 つのフェーズについても説明し、これらのフェーズを省略しないことが重要である理由について論じます。最後に、機械学習によって増幅される可能性のあるバイアスの認識と、それを識別する方法について説明します。"

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Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版

Stufe „Anfänger“

Ca. 8 Stunden zum Abschließen

Japanisch

Was Sie lernen werden

Vertex AI プラットフォームの概要を説明し、このプラットフォームを使用してコードを 1 行も記述せずに AutoML 機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイする方法を説明する
Google Cloud で機械学習を実装する際のベストプラクティスを説明する
Google Cloud Platform のツールと環境を機械学習に活用する
責任ある AI のベストプラクティスを説明する

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

23 Minuten zum Abschließen

コースの概要

23 Minuten zum Abschließen

3 Videos (Gesamt 7 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

4 Stunden zum Abschließen

AI ファーストとは

4 Stunden zum Abschließen

23 Videos (Gesamt 98 min), 1 Lektüre, 4 Quiz

23 Videos

AI ファーストとは58

ML の 2 つの段階3m

Google のサービスにおける機械学習5m

Google フォトの機械学習51

Google 翻訳と Gmail1m

ヒューリスティックルールの置き換え4m

事前トレーニング済みモデル3m

Sara Robinson と機械学習について学習する（単なるルールではない ML）2m

Vision API の実用例3m

Video Intelligence API3m

Cloud Speech-to-Text API3m

翻訳と NL44m

Text-to-Speech4m

DialogFlow9m

ラボの概要: 事前トレーニング済み機械学習 API の概要49

ラボでのソリューション: 機械学習 API を呼び出す9m

機械学習にはデータが最重要3m

データ戦略5m

トレーニング / サービングスキュー5m

機械学習のトレーニングフェーズ13m

ラボの概要 - ML の問題のフレーム化1m

ラボのまとめ4m

デモ: アプリケーションにおける ML1m

1 Lektüre

AI ファーストとは10m

3 praktische Übungen

AI ファーストの概要10m

事前トレーニング済み機械学習 API10m

機械学習にはデータが最重要10m

1 Stunde zum Abschließen

Google の ML の取り組み

1 Stunde zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 29 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

1 Stunde zum Abschließen

インクルーシブ ML

1 Stunde zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 25 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

2 Stunden zum Abschließen

クラウドの Python ノートブック

2 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 17 min), 2 Lektüren, 2 Quiz

7 Videos

モジュールの概要2m

AI Platform Notebooks1m

デモ: AI Platform Notebooks3m

開発プロセス2m

コンピューティングとストレージ4m

ラボの概要: AI Platform Notebooks と BigQuery を使用したデータの分析1m

ラボのまとめ: AI Platform Notebooks と BigQuery を使用したデータの分析1m

2 Lektüren

AI Platform Notebooks10m

クラウドの Python ノートブック10m

1 praktische Übung

クラウドの Python ノートブック6m

4 Minuten zum Abschließen

まとめ

4 Minuten zum Abschließen

1 Video (Gesamt 4 min)

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Top-Bewertungen von HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING 日本語版

von KM3. Okt. 2018

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。

von SI8. Sep. 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。

von YK27. Aug. 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。

von NS12. Jan. 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。

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Über den Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 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。

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Häufig gestellte Fragen

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