About this Specialization
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。
| From | Google Cloud via Coursera |
|---|---|
| Hours | 146 |
| Instructor | Google Cloud Training |
| Language | Japanese |
| Subjects | Data Science Programming IT & Networking |
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Careers
An overview of related careers and their average salaries in the US. Bars indicate income percentile (33rd - 99th).
Courses in this Specialization
Listed in the order in which they should be taken
| Starts | Course Information | |
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Jun |
How Google does Machine Learning 日本語版 "Google Cloud で機械学習を実装する際のベスト プラクティスには何があるでしょうか。Vertex AI とは何であり、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... Coursera | Google Cloud |
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Launching into Machine Learning 日本語版 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... Coursera | Google Cloud |
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このコースの目的は、柔軟で手軽な 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、およびデプロイすることです。TensorFlow 2.x API の階層について学び、TensorFlow の主要コンポーネントを実践演習で理解します。データセットと特徴列の扱い方について学びます。TensorFlow 2.x... Coursera | Google Cloud |
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Feature Engineering 日本語版 (You were viewing this course) Vertex AI Feature Store について学びたいとお考えですか? ML モデルの精度を向上させる方法や、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知りたいとお考えですか？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。また、BigQuery... Coursera | Google Cloud |
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Jul |
Art and Science of Machine Learning 日本語版 「Art and Science of machine learning」へようこそ。このコースは 6... Coursera | Google Cloud |
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