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Launching into Machine Learning 日本語版
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Launching into Machine Learning 日本語版

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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Assessments

6 quizzes

Taught in Japanese

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See how employees at top companies are mastering in-demand skills

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This course is part of the Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版 Specialization
When you enroll in this course, you'll also be enrolled in this Specialization.
  • Learn new concepts from industry experts
  • Gain a foundational understanding of a subject or tool
  • Develop job-relevant skills with hands-on projects
  • Earn a shareable career certificate
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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。

What's included

4 readings

Instructor

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3.6 (5 ratings)
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