機械学習の歴史を皮切りに、ニューラル ネットワークがデータ サイエンスのさまざまな問題でうまく機能している理由をご紹介します。次に、教師あり学習の問題を設定し、勾配降下法を使用して適切な解決策を見つける方法について説明します。これには、一般化が可能なデータセットの作成も含まれます。実験に対応するため、繰り返し使用できるデータセットの作成方法について解説します。
Este curso forma parte de Programa especializado: Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版
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8 minutos para completar
コースの概要
このコースでは、機械学習の専門講座で使用される用語を理解できるよう、基礎知識を身につけます。また、機械学習に携わる Google 社員から実用的なヒントと注意点を学び、独自の機械学習モデルを立ち上げるためのコードと知識を習得します。
8 minutos para completar
2 videos (Total 8 minutos)
4 horas para completar
データ品質の向上と探索的データ分析
このモジュールでは、データ品質の問題とその解決方法を紹介します。その後、探索的データ分析について見ていきます。
4 horas para completar
5 videos (Total 29 minutos), 1 lectura, 4 cuestionarios
8 horas para completar
実践的な機械学習
このモジュールでは、機械学習の担い手としてのレベルアップに寄与するよう、機械学習の主なタイプと、現在の最先端技術に至るまでの歴史を学びます。
8 horas para completar
13 videos (Total 63 minutos), 1 lectura, 11 cuestionarios
3 horas para completar
最適化
このモジュールでは、機械学習モデルを最適化する方法について説明します。
3 horas para completar
13 videos (Total 61 minutos), 1 lectura, 4 cuestionarios
Reseñas
- 5 stars54 %
- 4 stars34 %
- 3 stars10 %
- 1 star2 %
Principales reseñas sobre LAUNCHING INTO MACHINE LEARNING 日本語版
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。。。
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。
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。
Preguntas Frecuentes
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