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Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

1 ч. на завершение

専門講座の紹介

1 ч. на завершение
4 видео ((всего 11 мин.))
4 видео
GCPでの機械学習の専門講座のアジェンダ5мин
Google を選ぶ理由1мин
Google Cloud を選ぶ理由2мин
1 практическое упражнение
モジュール 1 のテスト30мин
2 ч. на завершение

AI ファーストとは

2 ч. на завершение
17 видео ((всего 52 мин.))
17 видео
機械学習の 2 つのステージ3мин
Google サービスにおける機械学習5мин
デモ: Google フォトにおける機械学習1мин
Google 翻訳と Gmail1мин
ヒューリスティックなルールを置き換える5мин
データがすべて3мин
ラボの概要 - 機械学習の問題を構造的に捉える1мин
ラボの実践4мин
デモ: アプリケーションにおける機械学習2мин
事前トレーニング済みモデル3мин
進化する機械学習2мин
データ戦略5мин
トレーニングとサービスのずれ5мин
機械学習の戦略1мин
ビジネスの変革2мин
ラボの概要 - 機械学習のユースケース26
1 практическое упражнение
モジュール 2 の理解度チェック30мин
1 ч. на завершение

Google の ML の取り組み

1 ч. на завершение
6 видео ((всего 36 мин.))
6 видео
機械学習で生まれる驚き4мин
機械学習の秘訣8мин
機械学習とビジネス プロセス6мин
機械学習への道のり10мин
各フェーズを掘り下げる4мин
1 практическое упражнение
モジュール 3 理解度チェック30мин
1 ч. на завершение

包括的な ML

1 ч. на завершение
7 видео ((всего 27 мин.))
7 видео
機械学習と人間のバイアス2мин
包括的な評価指標3мин
統計的な測定と許容範囲のトレードオフ4мин
均等な機会を提供する6мин
決断をシミュレートする3мин
Facets でデータセットのエラーを見つける4мин
1 практическое упражнение
モジュール 4 のテスト30мин
5 ч. на завершение

クラウドの Python Notebook

5 ч. на завершение
22 видео ((всего 81 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 4 тестов
22 видео
Cloud Datalab1мин
デモ: Cloud Datalab1мин
開発プロセス2мин
デモ: Cloud Datalab のリホスティング3мин
マネージド サービスを活用する2мин
コンピューティングとストレージ4мин
Qwiklabs の概要3мин
ラボの実践11мин
Cloud Shell2мин
クラウドの第 3 の波: フルマネージド サービス1мин
クラウドの第 3 の波: サーバーレス データ分析2мин
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1мин
ラボの実践: Datalab と BigQuery を使用してデータを分析する11мин
ルールに代わる機械学習2мин
Vision API のユースケース3мин
Video intelligence API3мин
Cloud Speech API3мин
翻訳と自然言語4мин
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9мин
1 материал для самостоятельного изучения
ラボ「VM のレンタル」の概要10мин
1 практическое упражнение
モジュール 5 の理解度チェック30мин
4 минуты на завершение

要約

4 минуты на завершение
1 видео ((всего 4 мин.))
1 видео

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING 日本語版

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Специализация Machine Learning with TensorFlow Google Cloud Platform 日本語版: общие сведения

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

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