- Language Industry
- Information Seeking Behavior
- Collective Intelligence
- Social Media Mining
- Backtesting
- Uncertainty Analysis
- Financial Analysis
- Motion Chart
Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版 Specialization
Google Cloud で機械学習（ML）について学ぶ. 実践的なデータを使用した包括的な ML 実習
Offered By
Skills you will gain
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。
Applied Learning Project
この専門講座には 、Qwiklabs プラットフォームを使用したハンズオンラボが組み込まれています。
こうしたハンズオン コンポーネントにより、講義動画で学んだスキルを実際に使ってみることができます。プロジェクトには、Qwiklabs 内で使用、構成された Google Cloud Platform プロダクトなどのトピックが組み込まれています。モジュール全体で説明されている概念を使用して実際に体験してみましょう。
Shareable Certificate
Earn a Certificate upon completion
100% online courses
Start instantly and learn at your own schedule.
Flexible Schedule
Set and maintain flexible deadlines.
Intermediate Level
Some related experience required.
Approximately 6 months to complete
Suggested pace of 4 hours/week
Japanese
Subtitles: Japanese, English
Shareable Certificate
Earn a Certificate upon completion
100% online courses
Start instantly and learn at your own schedule.
Flexible Schedule
Set and maintain flexible deadlines.
Intermediate Level
Some related experience required.
Approximately 6 months to complete
Suggested pace of 4 hours/week
Japanese
Subtitles: Japanese, English
How the Specialization Works
Take Courses
A Coursera Specialization is a series of courses that helps you master a skill. To begin, enroll in the Specialization directly, or review its courses and choose the one you'd like to start with. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. It’s okay to complete just one course — you can pause your learning or end your subscription at any time. Visit your learner dashboard to track your course enrollments and your progress.
Hands-on Project
Every Specialization includes a hands-on project. You'll need to successfully finish the project(s) to complete the Specialization and earn your certificate. If the Specialization includes a separate course for the hands-on project, you'll need to finish each of the other courses before you can start it.
Earn a Certificate
When you finish every course and complete the hands-on project, you'll earn a Certificate that you can share with prospective employers and your professional network.
There are 5 Courses in this Specialization
How Google does Machine Learning 日本語版
128 ratings
機械学習とはどのようなもので、どのような問題を解決できるでしょうか。Google は機械学習について、データだけでなくロジックの面からも独自の視点で考えています。機械学習モデルのパイプラインの構築について検討する際、このようなフレーミングがなぜデータ サイエンティストにとって有益であるかを説明します。
Launching into Machine Learning 日本語版
50 ratings
機械学習の歴史を皮切りに、ニューラル ネットワークがデータ サイエンスのさまざまな問題でうまく機能している理由をご紹介します。次に、教師あり学習の問題を設定し、勾配降下法を使用して適切な解決策を見つける方法について説明します。これには、一般化が可能なデータセットの作成も含まれます。実験に対応するため、繰り返し使用できるデータセットの作成方法について解説します。
Intro to TensorFlow 日本語版
12 ratings
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 入力データ パイプラインの設計と作成の方法について学びます。tf.data.Dataset を使用して csv データ、NumPy 配列、テキストデータ、および画像を読み込む実践演習を行います。数値、カテゴリ、バケット、およびハッシュの特徴列を作成する実践演習も行います。
Feature Engineering 日本語版
機械学習（ML）モデルの精度を高める方法や、最も有用な特徴量を作成するためのデータ列の見極め方を学びたい方におすすめのコースです。この Feature Engineering コースでは、「良い」特徴量と「悪い」特徴量について説明し、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。
Offered by
Google Cloud
We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success.
Frequently Asked Questions
What is the refund policy?
Can I just enroll in a single course?
Is financial aid available?
Can I take the course for free?
Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?
Will I earn university credit for completing the Specialization?
コースの購読を終了するにはどうすればいいですか？
More questions? Visit the Learner Help Center.
