このコースでは、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行う方法など、データについての議論から始めます。Vertex AI AutoML について確認し、コードを一切記述せずに 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。また、BigQuery ML のメリットを確認します。その後、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 トレーニング向けに ML モデルの品質を評価する方法を説明します。
Launching into Machine Learning 日本語版
Launching into Machine Learning 日本語版
This course is part of Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版 Specialization
Taught in Japanese
Instructor: Google Cloud Training
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Course
Gain insight into a topic and learn the fundamentals
4.4
(50 reviews)
Beginner level
No prior experience required
15 hours (approximately)
Flexible schedule
Learn at your own pace
What you'll learn
データ品質を向上させる方法や探索的データ分析を行う方法を説明する
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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There are 8 modules in this course
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。
What's included
1 video
このモジュールでは、探索的データ分析を行うことで、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。ML におけるデータ整理の重要性について説明し、これがデータ品質にどのように影響するかを示します。例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行います。
What's included
9 videos1 reading1 quiz2 app items
このモジュールでは、ML の実務担当者としての成長を加速できるように、ML の主要なタイプを紹介します。
What's included
6 videos1 reading1 quiz1 app item
このモジュールでは、Vertex AI を使用した AutoML モデルのトレーニングについて紹介します。
What's included
5 videos1 reading1 quiz
このモジュールでは、BigQuery ML とその機能を紹介します。
What's included
7 videos1 reading1 quiz1 app item
このモジュールでは、ML モデルを最適化する方法を説明します。
What's included
12 videos1 reading1 quiz
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 モデルを最も適切なモデルとして選ぶべきでないのは、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用、評価用、テスト用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説明します。
What's included
5 videos1 reading1 quiz
このモジュールは、「Launching into Machine Learning」（ML の解説）コースのまとめです。
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4 readings
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