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。
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow Google Cloud Platform 日本語版
How Google does Machine Learning 日本語版
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Über diesen Kurs
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Stufe „Mittel“
Ca. 8 Stunden zum Abschließen
Japanisch
Untertitel: Französisch, Portugiesisch (Brasilien), Deutsch, Englisch, Spanisch, Japanisch
von
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.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
17 Minuten zum Abschließen
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 Minuten zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 11 min)
1 praktische Übungen
モジュール 1 のテスト6m
1 Stunden zum Abschließen
AI ファーストとは
Google が自社の企業戦略は AI ファーストであると説明する際の意味と、実際の意味について学びます。
1 Stunden zum Abschließen
17 Videos (Gesamt 52 min)
17 Videos
機械学習の 2 つのステージ3m
Google サービスにおける機械学習5m
デモ: Google フォトにおける機械学習1m
Google 翻訳と Gmail1m
ヒューリスティックなルールを置き換える5m
データがすべて3m
ラボの概要 - 機械学習の問題を構造的に捉える1m
ラボの実践4m
デモ: アプリケーションにおける機械学習2m
事前トレーニング済みモデル3m
進化する機械学習2m
データ戦略5m
トレーニングとサービスのずれ5m
機械学習の戦略1m
ビジネスの変革2m
ラボの概要 - 機械学習のユースケース26
1 praktische Übungen
モジュール 2 の理解度チェック6m
1 Stunden zum Abschließen
Google の ML の取り組み
このモジュールでは、Google が長年にわたって蓄積してきた組織としてのノウハウについて説明します。
1 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 36 min)
1 praktische Übungen
モジュール 3 理解度チェック6m
1 Stunden zum Abschließen
包括的な ML
このモジュールでは、機械学習システムがデフォルトのままでは偏った判定を出力する理由と ML を製品に組み込む際の注意点について説明します。
1 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 27 min)
7 Videos
はじめに1m
機械学習と人間のバイアス2m
包括的な評価指標3m
統計的な測定と許容範囲のトレードオフ4m
均等な機会を提供する6m
決断をシミュレートする3m
Facets でデータセットのエラーを見つける4m
1 praktische Übungen
モジュール 4 のテスト6m
5 Stunden zum Abschließen
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 Stunden zum Abschließen
22 Videos (Gesamt 81 min), 1 Lektüre, 4 Quiz
22 Videos
モジュールの概要2m
Cloud Datalab1m
デモ: Cloud Datalab1m
開発プロセス2m
デモ: Cloud Datalab のリホスティング3m
マネージド サービスを活用する2m
コンピューティングとストレージ4m
Qwiklabs の概要3m
ラボの実践11m
Cloud Shell2m
クラウドの第 3 の波: フルマネージド サービス1m
クラウドの第 3 の波: サーバーレス データ分析2m
クラウドの第 3 の波: BigQuery と Cloud Datalab52
ラボの概要: Datalab と BigQuery を使用してデータを分析する1m
ラボの実践: Datalab と BigQuery を使用してデータを分析する11m
ルールに代わる機械学習2m
Vision API のユースケース3m
Video intelligence API3m
Cloud Speech API3m
翻訳と自然言語4m
ラボ: 事前トレーニング済み機械学習 API の概要49
ラボからソリューションへ9m
1 Lektüren
ラボ「VM のレンタル」の概要10m
1 praktische Übungen
モジュール 5 の理解度チェック6m
Bewertungen
Top-Bewertungen von HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING 日本語版
von YKAug 27, 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。\n\n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 SISep 8, 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 NSJan 12, 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。\n\n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。
von RTJan 1, 2020
Very comprehensive. The amount of course is appropriate to learn in a several days.
von KMOct 3, 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。
Über den Spezialisierung 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。
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.
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