Этот курс входит в специализацию ''Специализация Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版'

4.4
звезд
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Google Cloud Training

от партнера

Специализация Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版Google Cloud

Об этом курсе

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。

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Специализация Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版

Начальный уровень

Прибл. 16 часов на выполнение

Японский

Чему вы научитесь

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

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Программа курса: что вы изучите

Неделя

Неделя 1

1 минута на завершение

はじめに

1 минута на завершение

1 видео ((всего 1 мин.))

Неделя

Неделя 2

4 ч. на завершение

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 ч. на завершение

9 видео ((всего 57 мин.))

9 видео

はじめに39

データ品質の改善13мин

Google Cloud と Qwiklabs のスタートガイド4мин

ラボの概要: データ品質の改善1мин

ラボのデモ: データ品質の改善22мин

探索的データ分析とは4мин

EDA は機械学習でどのように使用されるか4мин

データ分析と可視化3мин

ラボの概要: Python と BigQuery を使ったデータ確認46

1 практическое упражнение

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10мин

Неделя

Неделя 3

3 ч. на завершение

機械学習の実践

3 ч. на завершение

6 видео ((всего 45 мин.))

Неделя

Неделя 4

4 ч. на завершение

Vertex AI を使用した AutoML モデルのトレーニング

4 ч. на завершение

7 видео ((всего 38 мин.))

7 видео

はじめに23

機械学習とディープラーニングの比較7мин

自動機械学習とは1мин

AutoML の回帰モデル10мин

（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）28

（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）7мин

AutoML モデルを評価する10мин

1 практическое упражнение

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18мин

Неделя

Неделя 5

4 ч. на завершение

BigQuery の機械学習: データが存在する ML モデルの開発

4 ч. на завершение

8 видео ((всего 30 мин.))

8 видео

はじめに22

BigQuery ML を使用した ML モデルのトレーニング5мин

BigQuery の機械学習対応モデル2мин

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）29

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）11мин

BigQuery ML ハイパーパラメータ調整3мин

（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28

BigQuery 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5мин

1 практическое упражнение

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10мин

Неделя

Неделя 6

1 ч. на завершение

最適化

1 ч. на завершение

12 видео ((всего 58 мин.))

12 видео

はじめに26

ML モデルの定義4мин

コースデータセットの紹介6мин

損失関数の概要6мин

勾配降下法5мин

損失曲線のトラブルシューティング2мин

ML モデルの注意点6мин

講義ラボ: TensorFlow Playground の概要6мин

講義ラボ: TensorFlow Playground - 上級3мин

講義ラボ: ニューラルネットワークに関する実践6мин

パフォーマンス指標3мин

混同行列5мин

1 практическое упражнение

理解度チェック: 最適化10мин

Неделя

Неделя 7

1 ч. на завершение

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 ч. на завершение

5 видео ((всего 28 мин.))

Рецензии

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Рецензии: 10

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Лучшие отзывы о курсе LAUNCHING INTO MACHINE LEARNING 日本語版

от партнера YK28 авг. 2019 г.

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。。。

от партнера YO21 мая 2021 г.

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。

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Специализация Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 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 日本語版

Часто задаваемые вопросы

Можно ли ознакомиться с курсом до регистрации?
Да, до регистрации можно просмотреть первое видео и программу курса. Чтобы получить полный доступ к материалам курса, необходимо оплатить его.
Что я получу, зарегистрировавшись на курс?
После регистрации на курс и начала сессии вы получаете доступ ко всем видео и другим ресурсам курса, включая материалы для самостоятельного изучения и форумы обсуждений. Вы сможете выполнять тренировочные, а также сдавать обязательные оцениваемые задания и получить сертификат о прохождении курса.
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Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.

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