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Google Cloud Training

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。

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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。

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Five courses

How Google does Machine Learning 日本語版

(0 hours)
Google Cloud で機械学習を実装する際のベストプラクティスとは何か。Vertex AI とは何で、このプラットフォームを使用してコードを 1 行も記述せずに AutoML 機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイするにはどうすればよいか。機械学習とは何か、どのような問題の解決に役立つか。

Launching into Machine Learning 日本語版

(0 hours)
まず、データ品質の向上や探索的データ分析の方法からデータについて議論します。Vertex AI AutoML と、コードを記述せずに 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 のメリットも理解できます。その後、機械学習(ML)モデルの最適化方法、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。

Intro to TensorFlow 日本語版

(0 hours)
このコースでは、TensorFlow 2.x と Keras を使用して機械学習モデルを作成、トレーニング、デプロイする方法を学びます。TensorFlow の主要コンポーネントを理解し、データセットと特徴列の扱い方、入力データ パイプラインの設計と作成方法を学びます。Keras API を使用してディープ ラーニング モデルを作成し、Cloud AI Platform での機械学習モデルのトレーニング、デプロイ、本稼働の方法を学びます。

Feature Engineering 日本語版

(0 hours)
Vertex AI Feature Store について学びたいですか? ML モデルの精度を向上させ、最も有効な特徴を抽出するためのデータ列の見極め方を学びましょう。このコースでは、良い特徴と悪い特徴について説明し、それらをモデルで最大限に活用できるように前処理して変換する方法を解説します。

Art and Science of Machine Learning 日本語版

(0 hours)
「Art and Science of machine learning」へようこそ。このコースでは、機械学習モデルを最適化するための知識とスキルを学びます。正則化の手法やハイパーパラメータの影響、一般的な最適化アルゴリズムについて解説します。

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