Programa Especializado - Machine Learning with TensorFlow Google Cloud Platform 日本語版

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Programa Especializado - Machine Learning with TensorFlow Google Cloud Platform 日本語版

Google Cloud で機械学習(ML)について学ぶ. 実践的なデータを使用した包括的な ML 実習

Sobre este Programa Especializado

>>> 注:本専門講座は現在、すべてのコースを日本語で準備中です。コース1,2,3は日本語で利用可能で、残りのコース4,5 は、近日中に日本語で利用可能になります。<<< >>> この専門講座に登録すると、FAQ に記載されているとおり Qwiklabs の利用規約に同意したことになります。詳細については、https://qwiklabs.com/terms_of_service をご覧ください。<<< 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。5 段階に分けて、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手法と、こうした段階を省略しないことが重要である理由とは何でしょうか。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。 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、周到なデータセットを作成する方法について、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スケールアウトし、高性能な予測を提供する方法を学びます。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たりできるように、元データを特徴に変換します。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の知識を獲得するための、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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Descripción general de los proyectos

Cursos
Intermediate Specialization.
Some related experience required.
  1. CURSO 1

    How Google does Machine Learning 日本語版

    Dedicación
    1 週間の学習(8~10 時間/週)
    Subtítulos
    English, Portuguese (Brazilian), German, Japanese

    Acerca del Curso

    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
  2. CURSO 2

    Launching into Machine Learning 日本語版

    Subtítulos
    English, French, Portuguese (Brazilian), German, Spanish, Japanese

    Acerca del Curso

    機械学習の歴史を皮切りに、ニ
  3. CURSO 3

    Intro to TensorFlow 日本語版

    Dedicación
    1 週間の学習(8~10 時間/週)
    Subtítulos
    English, Spanish, German, Japanese

    Acerca del Curso

    低レベルの TensorFlow を導入し、分散型機械学習モデルを作成するために必要なコンセプトと API を開発します。TensorFlow モデルのトレーニングをスケールアウトし、Cloud Machine Learning Engine を使った高性能な予測を提供する方法について説明します。 コースの目的: TensorFlow で機械学習モデルを作成する Tenso
  4. CURSO 4

    Feature Engineering 日本語版

    Comienza el 2018年12月中
    Dedicación
    2 週間の学習(5~7 時間/週)
    Subtítulos
    English

    Acerca del Curso

    機械学習モデルの精度を高める方法や、特に有効な特徴を抽出するためのデータ列の見極め方を知りたい人におすすめのコースです。Feature Engineering on Google Cloud Platform では、良い特徴と悪い特徴の要素について、また、機械学習モデルで最適に使用できるように、特徴を前処理して変換する方法についても取り上げます。 このコースでは実践演習として、インタラクティブなラボを使用し、Google Cloud Platform 内で特徴を選択して前処理を行います。インストラクターが解答のコードについて説明します。解答のコードは、今後、皆さんが自身の ML プロジェクトに取り組む際に参照できるよう、一般公開される予定です。
  5. CURSO 5

    Art and Science of Machine Learning 日本語版

    Comienza el 2018年12月中
    Dedicación
    3 週間の学習(5~7 時間/週)
    Subtítulos
    English

    Acerca del Curso

    「Art and Science of Machine Learning」へようこそ。このコースでは、機械学習モデルの微調整と最適化を行って高いパフォーマンスを得るために不可欠な直感と判断力、実験のスキルを習得します。 このコースでは、モデルのトレーニングで調整に使用するさまざまなノブやレバー、すなわち「ハイパーパラメータ」について学びます。最初にこうしたハイパーパラメータを手動で調整してモデルのパフォーマンスに与える影響を観察し、使い方に慣れてきたら、Google Cloud Platform で Cloud Machine Learning Engine を使用して、自動的に調整する方法を学習します。

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  • Google Cloud

    Google Cloud トレーニング チームは各種トレーニングの開発、提供、評価を担当しています。こうしたトレーニングにより、企業のお客様やパートナー様は効果的かつ影響力のある方法で Google のプロダクトやソリューションを利用できるようになります。

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