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Machine Learning with TensorFlow Google Cloud Platform 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
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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。
Learner Career Outcomes
50%
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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.
Approx. 3 months to complete
Suggested 6 hours/week
Japanese
Subtitles: Japanese, French, Portuguese (Brazilian), German, English, Spanish, Russian
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There are 5 Courses in this Specialization
How Google does Machine Learning 日本語版
118 ratings
機械学習とはどのようなもので、どのような問題の解決に役立つのでしょうか。Google で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。こうした捉え方が、機械学習モデルのパイプライン構築を考えるうえでなぜ有効なのか説明します。次に、候補となるユースケースを機械学習で学習できる形に変換する 5 つの段階について説明し、こうした段階を省略しないことの重要性について論じます。最後に、機械学習が助長する可能性のある偏見の認識と、それを識別する方法について説明します。
Launching into Machine Learning 日本語版
44 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、一般化が可能になるデータセットの作成も含まれます。実験に対応するため、データセットを繰り返し作成できる方法について解説します。
Intro to TensorFlow 日本語版
9 ratings
低レベルの TensorFlow を導入し、分散型機械学習モデルを作成するために必要なコンセプトと API を開発します。TensorFlow モデルのトレーニングをスケールアウトし、Cloud Machine Learning Engine を使った高性能な予測を提供する方法について説明します。
Feature Engineering 日本語版
6 ratings
機械学習モデルの精度を高める方法や、特に有効な特徴を抽出するためのデータ列の見極め方を知りたい人におすすめのコースです。Feature Engineering on Google Cloud Platform では、良い特徴と悪い特徴の要素について、また、機械学習モデルで最適に使用できるように、特徴を前処理して変換する方法についても取り上げます。
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?
If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.
Can I just enroll in a single course?
Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate, or you can audit it to view the course materials for free. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.
Is financial aid available?
Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You'll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. You'll need to complete this step for each course in the Specialization, including the Capstone Project. Learn more.
Can I take the course for free?
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.
Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?
This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.
Will I earn university credit for completing the Specialization?
This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.
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