Este curso forma parte de Programa especializado: Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版

4.4
estrellas
50 calificaciones

Google Cloud Training

Ofrecido Por

Programa especializado: Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版Google Cloud

Acerca de este Curso

まず、データ品質を向上させる方法や探索的データ分析を実行する方法など、データについての議論から始めます。Vertex AI AutoML についてと、コードを 1 行も記述せずに ML モデルを構築、トレーニング、デプロイする方法を説明します。BigQuery ML のメリットを理解していただけます。その後、機械学習（ML）モデルを最適化する方法、一般化とサンプリングを活用してカスタム トレーニング向けの ML モデルの品質を評価する方法を説明します。

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Laboratorios de Coursera

Incluye proyectos de aprendizaje prácticos.

Obtén más información sobre los laboratorios de Coursera

Curso 2 de 5 en

Programa especializado: Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版

Nivel principiante

Aprox. 16 horas para completar

Japonés

Qué aprenderás

データ品質を向上させる方法や探索的データ分析を実行する方法を説明する
Vertex AI と BigQuery ML を使用して AutoML モデルを構築、トレーニングする
損失関数とパフォーマンス指標を使用して、モデルを最適化および評価する
再現可能でスケーラブルなトレーニング用、評価用、テスト用データセットを作成する

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Laboratorios de Coursera

Incluye proyectos de aprendizaje prácticos.

Obtén más información sobre los laboratorios de Coursera

Curso 2 de 5 en

Programa especializado: Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版

Nivel principiante

Aprox. 16 horas para completar

Japonés

Instructor

Calificación del instructor

3,6/5 (5 calificaciones)

Google Cloud Training

1.919.707 alumnos

1035 cursos

Ofrecido por

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.

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana1

Semana 1

1 minuto para completar

はじめに

1 minuto para completar

1 video (Total 1 minutos)

Semana2

Semana 2

4 horas para completar

データについて知る: 探索的データ分析によるデータ品質の改善

このモジュールでは、探索的データ分析を実行することで、データの品質を向上させる方法と、データを探索する方法について紹介します。機械学習におけるデータ整理の重要性について説明し、データ品質にどのように影響するかを説明します。たとえば、欠損値があると結果に歪みが生じる可能性があります。また、データ探索の重要性についても学びます。データを整理したら、データセットに対して探索的データ分析を実行しましょう。

4 horas para completar

9 videos (Total 57 minutos)

9 videos

はじめに39sデータ品質の改善13mGoogle Cloud と Qwiklabs のスタートガイド4mラボの概要: データ品質の改善1mラボのデモ: データ品質の改善22m探索的データ分析とは4mEDA は機械学習でどのように使用されるか4mデータ分析と可視化3mラボの概要: Python と BigQuery を使ったデータ確認46s

1 ejercicio de práctica

理解度チェック: データについて知る: 探索的データ分析によるデータ品質の改善10m

Semana3

Semana 3

3 horas para completar

機械学習の実践

3 horas para completar

6 videos (Total 45 minutos)

Semana4

Semana 4

4 horas para completar

Vertex AI を使用した AutoML モデルのトレーニング

4 horas para completar

7 videos (Total 38 minutos)

7 videos

はじめに23s機械学習とディープラーニングの比較7m自動機械学習とは1mAutoML の回帰モデル10m（省略可）ラボの概要: AutoML 分類モデルのトレーニング（構造化データ）28s（省略可）ラボのデモ: AutoML 分類モデルのトレーニング（構造化データ）7mAutoML モデルを評価する10m

1 ejercicio de práctica

理解度チェック: Vertex AI を使用した AutoML モデルのトレーニング18m

Semana5

Semana 5

4 horas para completar

BigQuery の機械学習: データが存在する ML モデルの開発

4 horas para completar

8 videos (Total 30 minutos)

8 videos

はじめに22sBigQuery ML を使用した ML モデルのトレーニング5mBigQuery の機械学習対応モデル2mラボの概要: BigQuery ML を使用したペンギンの体重予測（BigQuery ML および Explainable AI）29sラボのデモ: BigQuery ML を使用したペンギンの体重予測（BigQuery ML および Explainable AI）11mBigQuery ML ハイパーパラメータ調整3m（省略可）ラボの概要: BigQuery ML のハイパーパラメータ調整を使用してモデルのパフォーマンスを改善する28sBigQuery ML を使用してレコメンデーションシステムを構築しデプロイする方法5m

1 ejercicio de práctica

理解度チェック: BigQuery の機械学習: データが存在する ML モデルの開発10m

Semana6

Semana 6

1 hora para completar

最適化

1 hora para completar

12 videos (Total 58 minutos)

12 videos

はじめに26sML モデルの定義4mコースデータセットの紹介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2mML モデルの注意点6m講義ラボ: TensorFlow Playground の概要6m講義ラボ: TensorFlow Playground - 上級3m講義ラボ: ニューラルネットワークに関する実践6mパフォーマンス指標3m混同行列5m

1 ejercicio de práctica

理解度チェック: 最適化10m

Semana7

Semana 7

1 hora para completar

一般化とサンプリング

次に、かなり変わった質問にお答えいただきます。最も正確な ML モデルが適切な選択モデルではないのは、どのような場合ですか？最適化に関する最後のモジュールで示唆したとおり、モデルのトレーニングデータセットの損失指標が 0 だからといって、実際の環境の新しいデータでうまく機能するわけではありません。再現可能なトレーニング、評価、テストデータセットを作成し、パフォーマンスベンチマークを確立する方法を学習します。

1 hora para completar

5 videos (Total 28 minutos)

Reseñas

4.4

10 reseña

5 stars
54 %
4 stars
34 %
3 stars
10 %
1 star
2 %

Principales reseñas sobre LAUNCHING INTO MACHINE LEARNING 日本語版

por YO21 de may. de 2021

初心者でも何とか。自身がいかに勉強不足か分かったので、引き続き学習していきたい。

内容はとても丁寧で面白かった。機械学習に興味を持てるきっかけとなった。

por YK28 de ago. de 2019

TensorFlow PlaygroundやBigQueryに触れることができたのは有益だった。数式が当然のように出てくるのは少し辛いかもしれない。。。

Ver todas las reseñas

Acerca de Programa especializado: 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。

Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版

Preguntas Frecuentes

¿Puedo acceder a una vista preliminar del curso antes de inscribirme?
Sí, puedes acceder a una vista preliminar del primer video y ver el programa antes de inscribirte. Debes comprar el curso para acceder a contenido que no está incluido en la vista preliminar
¿Qué recibiré cuando me inscriba?
Una vez que te inscribes y comienza la sesión, tendrás acceso a todos los videos y otros recursos, incluidos artículos de lectura y el foro de debate del curso. Podrás ver y enviar tareas de práctica y completar tareas con calificación obligatorias para obtener un título y un Certificado de curso
¿Cuándo recibiré mi Certificado de curso?
Si completas el curso de manera correcta, tu Certificado de curso electrónico se agregará a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado de curso o agregarlo a tu perfil de LinkedIn
¿Por qué no puedo participar como oyente en este curso?
Este curso es uno de los pocos que se ofrecen en Coursera que está actualmente disponible solo para estudiantes que pagaron o que recibieron ayuda económica, si está disponible.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.

Launching into Machine Learning 日本語版

Acerca de este Curso

Qué aprenderás