Über diesen Kurs

Karriereergebnisse der Lernenden

50%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

50%

erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 7 Stunden zum Abschließen
Japanisch
Untertitel: Französisch, Portugiesisch (Brasilien), Deutsch, Englisch, Spanisch, Japanisch...

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

4 Minuten zum Abschließen

はじめに

4 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 4 min)
1 Video
2 Stunden zum Abschließen

実践的な機械学習

2 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 62 min)
10 Videos
教師あり学習5m
回帰と分類11m
機械学習小史: 線形回帰7m
機械学習小史: パーセプトロン5m
機械学習小史: ニューラル ネットワーク7m
機械学習小史: 決定ツリー5m
機械学習小史: カーネル メソッド4m
機械学習小史: ランダム フォレスト4m
機械学習小史: 最新のニューラル ネットワーク8m
1 praktische Übung
モジュール理解度チェック30m
2 Stunden zum Abschließen

最適化

2 Stunden zum Abschließen
13 Videos (Gesamt 61 min)
13 Videos
機械学習モデルの定義4m
出生率データセットの概要6m
損失関数の概要6m
勾配降下法5m
損失曲線のトラブルシューティング2m
機械学習で起こる問題6m
ラボ: TensorFlow Playground の概要6m
ラボ: TensorFlow Playground の詳細3m
ラボ: ニューラル ネットワークの実践6m
損失曲線のトラブルシューティング1m
パフォーマンス指標3m
混同行列5m
1 praktische Übung
モジュール理解度チェック30m
4 Stunden zum Abschließen

一般化とサンプリング

4 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 64 min)
9 Videos
一般化と機械学習モデル6m
モデル トレーニングをいつ停止すべきか5m
BigQuery で再現性のあるサンプルを作成する6m
デモ: BigQuery でデータセットを分割する8m
ラボの概要1m
ラボの学習内容からソリューションを作成する手順9m
ラボの概要2m
ラボの学習内容からソリューションを作成する手順23m
1 praktische Übung
モジュールの理解度チェック30m
3 Minuten zum Abschließen

まとめ

3 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 3 min)

Bewertungen

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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。...
Machine Learning with TensorFlow  Google Cloud Platform 日本語版

Häufig gestellte Fragen

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