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Art and Science of Machine Learning 日本語版
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Art and Science of 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

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4.4

(10 reviews)

Intermediate level
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This course is part of the Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版 Specialization
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There are 7 modules in this course

「Art and Science of Machine Learning」へようこそ。このコースでは、機械学習モデルの詳細な調整や最適化によって最高のパフォーマンスを実現するために必要な、機械学習の知識、適切な判断、テストの基本的なスキルについて説明します。正則化の手法を使用してモデルを一般化する方法と、ハイパーパラメータの影響について学習します(モデルのパフォーマンスに対するバッチサイズや学習率の影響など)。一般的なモデル最適化アルゴリズムをいくつか説明し、TensorFlow コードで最適化メソッドを指定する方法を示します。

What's included

2 videos

このモジュールでは、モデルのパフォーマンス改善に向けてバッチサイズと学習率を調整する方法、モデルを最適化する方法、TensorFlow コードにコンセプトを適用する方法を学習します。

What's included

8 videos2 readings1 quiz1 app item

このモジュールでは、パラメータとハイパーパラメータを区別する方法を学習します。その後、従来のグリッド検索のアプローチについて確認し、よりスマートなアルゴリズムを使用することでグリッド検索の枠を超えて考える方法を学習します。最後に、Cloud ML Engine によってハイパーパラメータ調整の自動化が便利になる仕組みを学習します。

What's included

5 videos1 reading1 quiz2 app items

このモジュールでは、機械学習の理論と実践について説明します。まず、シンプルで簡潔なモデルを作成できるように、スパース性を実現する正則化の実行方法について説明します。次に、ロジスティック回帰について説明し、パフォーマンスが決まる仕組みを学習します。

What's included

5 videos2 readings2 quizzes

このモジュールでは、特にニューラル ネットワークを使用した理論について詳しく説明します。

What's included

7 videos1 reading2 quizzes2 app items

このモジュールでは、埋め込みを使用して、疎データを管理する方法と、疎データを使用する機械学習モデルのメモリ消費量を減らしてトレーニングを高速化する方法を学習します。埋め込みはディメンション数を削減する方法でもあり、その結果として、モデルをより単純で一般化できるようになります。

What's included

8 videos1 reading1 quiz1 app item

What's included

1 video3 readings

Instructor

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Offered by

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