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、それを識別する方法について説明します。
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Machine Learning with TensorFlow Google Cloud Platform 日本語版'
How Google does Machine Learning 日本語版
от партнера
Программа курса: что вы изучите
Неделя
117 минуты на завершение
専門講座の紹介
専門講座とそれを教える Google エキスパートを紹介します。
4 видео ((всего 11 мин.)), 1 тест
1 практическое упражнение
モジュール 1 のテスト6мин
1 ч. на завершение
AI ファーストとは
Google が自社の企業戦略は AI ファーストであると説明する際の意味と、実際の意味について学びます。
17 видео ((всего 52 мин.)), 1 тест
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6мин
1 ч. на завершение
Google の ML の取り組み
このモジュールでは、Google が長年にわたって蓄積してきた組織としてのノウハウについて説明します。
6 видео ((всего 36 мин.)), 1 тест
1 практическое упражнение
モジュール 3 理解度チェック6мин
1 ч. на завершение
包括的な ML
このモジュールでは、機械学習システムがデフォルトのままでは偏った判定を出力する理由と ML を製品に組み込む際の注意点について説明します。
7 видео ((всего 27 мин.)), 1 тест
7 видео
はじめに1мин
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6мин
5 ч. на завершение
クラウドの Python Notebook
このモジュールでは、この専門講座で使う開発環境である Cloud Datalab を取り上げます。
22 видео ((всего 81 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 4 тестов
22 видео
モジュールの概要2мин
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6мин
4.5
Рецензии: 3Лучшие отзывы о курсе How Google does Machine Learning 日本語版
ビジネスで機械学習のソリューションを提供することを検討しているのであれば、是非受講してほしいと思います。プロジェクトを遂行する上で、重要な情報がたくさん提供されています。\n\n私も、ここで学んだ情報を、実務に反映していきたいと思います。
分かりやすく、為になり、楽しめた。良いコースだと思う。講習ビデオは短くまとまっているので、家事の合間でも自分のペースで進める事ができる。
О 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.
О специализации ''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。
Часто задаваемые вопросы
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