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Google Cloud Training
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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What's inside
Syllabus
はじめに
このモジュールでは、コースの概要とその目標を説明します。
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。
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Syllabus
はじめに
このモジュールでは、コースの概要とその目標を説明します。
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。
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Traffic lights
Traffic lights
Read about what's good
what should give you pause and
possible dealbreakers
業界で標準となっている x を探求します
機械学習の主要なタイプを紹介し、ML 担当者としての成長を加速させます
データの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について説明します
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、デプロイする方法について説明します
ML モデルを最適化する方法について説明します
BigQuery ML とその機能を紹介し、データが存在する ML モデルの開発を可能にします
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Reviews summary
Gcpでの機械学習実践入門
受講者によると、このコースはGoogle Cloud Platformで機械学習を応用するための良い出発点となるそうです。学生は、Vertex AIやBigQuery MLを使った実践的でハンズオンの演習が、クラウド環境でMLソリューションを実装する方法を学ぶのに非常に役立つと評価しています。基礎的なML概念の説明は概ね分かりやすく理解しやすい一方で、コースは幅広い概要を提供するものであり、深い理論的探求ではないと感じる人もいます。一部の学習者は、ペースが初心者には適切だが、以前にML経験がある人には遅いかもしれないと指摘しています。内容は、GCPを活用してMLタスクに取り組むプロフェッショナルにとって直接的に応用可能と見られています。レビューの中には、最適化のような特定のトピックは、より詳細な例があれば改善されるという意見もあります。全体として、GCPでの実践的な実装に焦点を当てた役立つ入門コースと見なされています。
初心者向きの丁寧な速度
"MLが初めての私にはちょうど良いペースでした。"
"経験者には少し物足りなく感じるかもしれませんが、GCPでの具体的な手順を知るには良いです。"
"各モジュールの長さが適切で、集中力が続きます。"
初心者向けの分かりやすい導入
"機械学習の基本的な考え方やデータ準備の重要性が丁寧に解説されていて、初心者でもつまづきにくいです。"
"専門用語も分かりやすく説明されているので、入門には最適だと思います。"
"最初のモジュールは、全くの未経験者にとって非常に価値があります。"
GCPユーザーに直接役立つ
"Google Cloudを既に使っている人や、これから使う予定の人には特におすすめです。"
"Vertex AIやBigQuery MLの実践的な使い方を学べるので、業務にすぐに活かせそうです。"
"クラウドでのML開発のワークフローが理解できました。"
GCPでのML実装スキルが身につく
"Vertex AIやBigQuery MLを使った演習は非常に実践的で、実際の業務に直結するスキルが学べました。"
"手を動かしながら学ぶことで、理解が深まりました。ラボ環境もスムーズでした。"
"クラウド上でMLを動かすイメージが掴め、自信を持って次のステップに進めます。"
理論や応用例はもう少し欲しい
"最適化の章など、いくつかのトピックはもう少し深掘りして欲しかった。"
"全体像は掴めるが、特定のアルゴリズムの理論や複雑なケースへの対応は別の学習が必要だと感じた。"
"このコースだけでは、実世界の複雑な問題を解決するには情報が足りない部分もある。"
Activities
Be better prepared
before
your course. Deepen your understanding
during
and
after
it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered
in Launching into Machine Learning 日本語版 with these
activities:
コース資料の整理と注釈付け
Show steps
コース資料を整理することで、効率的な学習を確保しましょう。
Show steps
-
講義資料、課題、試験を整理する。
-
重要なポイントに注釈やメモを追加する。
Vertex AI での AutoML モデルのトレーニングのチュートリアル
Show steps
Vertex AI を使用して AutoML モデルを構築する方法について詳しく学びましょう。
Show steps
-
Vertex AI のドキュメントを研究する。
-
AutoML モデルをトレーニングするためのサンプルコードを見つける。
-
自分のデータセットを使用して AutoML モデルをトレーニングする。
BigQuery 機械学習の練習問題を解く
Show steps
BigQuery 機械学習の機能を強化しましょう。
Show steps
-
BigQuery ML のドキュメントを調べる。
-
BigQuery ML を使用したサンプルクエリを練習する。
-
自分のデータセットを使用して BigQuery ML モデルを作成する。
Two other activities
Expand to see all activities and additional details
Show all five activities
一般化とサンプリングに関する課題のグループディスカッションに参加する
Show steps
他の学習者と協力して、一般化とサンプリングの概念を強化しましょう。
Show steps
-
一般化とサンプリングに関するオンラインのディスカッションフォーラムを見つける。
-
他の学習者と議論し、考えを共有する。
機械学習コンテストに参加する
Show steps
実際のプロジェクトで機械学習のスキルを試し、磨きましょう。
Show steps
-
機械学習のコンテストやハッカソンを見つける。
-
チームに参加するか、自分一人で参加する。
-
機械学習モデルを作成して提出する。
コース資料の整理と注釈付け
Show steps
コース資料を整理することで、効率的な学習を確保しましょう。
Show steps
Show steps
Show steps
- 講義資料、課題、試験を整理する。
- 重要なポイントに注釈やメモを追加する。
Vertex AI での AutoML モデルのトレーニングのチュートリアル
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Vertex AI を使用して AutoML モデルを構築する方法について詳しく学びましょう。
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Show steps
Show steps
- Vertex AI のドキュメントを研究する。
- AutoML モデルをトレーニングするためのサンプルコードを見つける。
- 自分のデータセットを使用して AutoML モデルをトレーニングする。
BigQuery 機械学習の練習問題を解く
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BigQuery 機械学習の機能を強化しましょう。
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- BigQuery ML のドキュメントを調べる。
- BigQuery ML を使用したサンプルクエリを練習する。
- 自分のデータセットを使用して BigQuery ML モデルを作成する。
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一般化とサンプリングに関する課題のグループディスカッションに参加する
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他の学習者と協力して、一般化とサンプリングの概念を強化しましょう。
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- 一般化とサンプリングに関するオンラインのディスカッションフォーラムを見つける。
- 他の学習者と議論し、考えを共有する。
機械学習コンテストに参加する
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実際のプロジェクトで機械学習のスキルを試し、磨きましょう。
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- 機械学習のコンテストやハッカソンを見つける。
- チームに参加するか、自分一人で参加する。
- 機械学習モデルを作成して提出する。
Career center
Learners who complete Launching into Machine Learning 日本語版 will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
Data Analyst
Data Analyst
Responding to business needs by translating data into meaningful insights, Data Analysts use statistics, data discovery tools, and machine learning to inform effective decision-making. Taking this course will equip you to use these tools effectively. You will find the information in the syllabus on data analysis and data quality to be particularly useful.
Data Scientist
Data Scientist
Data Scientists use their expertise in statistics, machine learning, artificial intelligence, data visualization, and programming to extract insights from data. If you want to be a Data Scientist, taking this course will help build a foundation that will allow you to succeed in this role. You will find the hands-on information provided on AutoML and BigQuery particularly valuable.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers use their knowledge of programming, mathematics, and statistics to design, build, and maintain machine learning models. This course will introduce you to the essential concepts of machine learning, and help you develop the skills necessary to succeed in this role. You will find the syllabus's content on optimization and model evaluation to be especially helpful.
Quantitative Analyst
Quantitative Analyst
Quantitative Analysts use math, programming, statistics, and machine learning to analyze and model financial data. As a Quant, this course will help build a foundation in the statistics and programming skills necessary for your success. You will especially appreciate the information provided on data analysis and model optimization.
Statistician
Statistician
Statisticians collect, analyze, interpret, and present data to inform decision-making. This course will introduce you to the essential principles of statistics and data analysis, including key topics such as data quality, hypothesis testing, and predictive modeling. You will find the material on data visualization particularly useful in your role as a statistician.
Software Engineer
Software Engineer
Software Engineers use computer science principles to design, build, and maintain software systems. While coding is your primary responsibility, you will also work with data scientists and data engineers to gather data requirements, develop algorithms, and implement machine learning models. This course will help to teach you the basics of machine learning, and you will find yourself referring to the content on data analysis and model deployment as needed.
Business Analyst
Business Analyst
Business Analysts bridge the gap between technical and business teams, working collaboratively to define business needs and create solutions that drive organizational success. This course will help you develop foundational insights into the process of converting data into meaningful and actionable business applications.
Product Manager
Product Manager
Product Managers are responsible for the strategic vision, feature definition, roadmap creation, and marketing of a product. Data is continuously surfacing more insights that drive product strategy; therefore, a practical understanding of machine learning is increasingly more critical for success in this role. This course will teach you the basics of machine learning that will allow you to work with your technical team to develop and launch new products.
Data Engineer
Data Engineer
Data Engineers are responsible for designing, building, and maintaining data pipelines and infrastructure. This course will help you bridge any existing gaps in your foundational knowledge of machine learning. You will find the information provided on data quality and data analysis to be of particular value.
Operations Research Analyst
Operations Research Analyst
Operations Research Analysts use analytical methods and algorithms to solve complex problems and improve decision-making in organizations. This course may be helpful to you in developing foundational principles of statistics and data analysis, which may supplement your prior coursework or provide a solid overview as you enter the field.
Market Researcher
Market Researcher
Market Researchers gather and analyze data to understand market trends and consumer behavior. This course may be useful to you as it will teach you basic data analysis skills and introduce you to the principles of machine learning that are increasingly used in the field.
Financial Analyst
Financial Analyst
Financial Analysts use data to make investment recommendations and inform financial decisions. This course may help you build foundational principles of statistics and data analysis, which will enhance your ability to interpret financial data and apply machine learning to your work.
Actuary
Actuary
Actuaries use mathematical and statistical techniques to assess risk and uncertainty. This course may be helpful to you as it will teach you basic principles of statistics and data analysis, which will supplement your prior coursework or provide a solid overview as you enter the field.
Consultant
Consultant
Consultants provide expert advice and guidance to businesses and organizations. Increasingly, data science and machine learning are playing a larger role in consulting, so foundational knowledge in these areas is becoming increasingly valuable. This course will introduce you to these concepts and teach you practical skills that you can apply to your work as a consultant.
Program Manager
Program Manager
Program Managers are responsible for planning, organizing, and executing projects. This course may be useful to you as it will provide you with a high-level understanding of data science and machine learning, concepts that are increasingly used in project management.
For more career information including salaries, visit:
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Reading list
We've selected eight books
that we think will supplement your
learning. Use these to
develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a
deeper understanding of the topics covered in
Launching into Machine Learning 日本語版.
Save
機械学習の包括的なガイドを提供します。この本は、機械学習の理論と応用を深く理解したい学習者に推奨されます。
Python言語を使用した機械学習の実際的な応用について学びます。この本は、機械学習の主要概念の理解を深めたい学習者に役立ちます。
機械学習の理論的基盤を理解するのに役立ちます。この本は、機械学習を初めて学ぶ学習者に推奨されます。
機械学習の確率的側面を理解するのに役立ちます。この本は、機械学習の高度な概念を学びたい学習者に推奨されます。
Save
ディープラーニングの包括的なガイドを提供します。この本は、ディープラーニングの理論と応用を深く理解したい学習者に推奨されます。
R言語を使用した機械学習の応用を学びます。この本は、R言語を使用して機械学習を実装したい学習者に役立ちます。
機械学習の基本的な概念を理解するのに役立ちます。この本は、機械学習を初めて学ぶ学習者に推奨されます。
Python言語を使用した機械学習の実装を学びます。この本は、Python言語を使用して機械学習を実装したい学習者に役立ちます。
For more information about how these books relate to this course, visit:
OpenCourser.com/course/qbd7g9/launching
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Effort
1 週あたり 5～7 時間
Level
Introductory
Via
Coursera
Institution
Google Cloud
Instructor
Google Cloud Training
Language
日本語
Transcript
English
This course belongs to a
collection
called
Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版. It's comprised of five courses:
- Launching into Machine Learning 日本語版 (viewing)
- Art and Science of Machine Learning 日本語版
- Feature Engineering 日本語版
- How Google does Machine Learning 日本語版
- Intro to TensorFlow 日本語版
Our mission
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