학생용

이 강좌에 대하여

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다음 특화 과정의 5개 강좌 중 4번째 강좌:
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중급 단계
완료하는 데 약 14시간 필요
일본어

귀하가 습득할 기술

Language IndustryInformation Seeking BehaviorCollective IntelligenceSocial Media Mining
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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 1분 필요

はじめに

완료하는 데 1분 필요
1개 동영상 (총 1분)
1개의 동영상
완료하는 데 3시간 필요

生データから特徴への変換

완료하는 데 3시간 필요
14개 동영상 (총 52분)
14개의 동영상
良い特徴と悪い特徴2m
クイズ: 特徴は目的に関係している3m
予測時に知ることができる特徴3m
クイズ: 特徴は予測時に知ることができる4m
特徴は数値でなければならない27
クイズ: 特徴は数値でなければならない5m
特徴には十分な例が必要1m
クイズ: 特徴には十分な例が必要(p1)2m
クイズ: 特徴には十分な例が必要(p2)2m
人間による分析を取り入れる27
特徴を表す8m
機械学習と統計情報3m
ラボでのソリューション: 新しい特徴によるモデル精度の向上12m
2개 연습문제
生データから特徴への変換30m
特徴の表現30m
완료하는 데 5시간 필요

前処理と特徴の作成

완료하는 데 5시간 필요
10개 동영상 (총 52분)
10개의 동영상
Beam と Dataflow9m
ラボの概要: シンプルな Dataflow パイプライン19
ラボでのソリューション: シンプルな Dataflow パイプライン6m
スケーラブルなデータ パイプライン5m
ラボの概要: Dataflow での MapReduce33
ラボでのソリューション: Dataflow での MapReduce3m
Cloud Dataprep による前処理6m
ラボの概要: 時間枠で区切られたデータを Cloud Dataprep で処理する10m
ラボでのソリューション: 時間枠で区切られたデータを Cloud Dataprep で処理する36
3개 연습문제
前処理と特徴の作成30m
Apache Beam と Cloud Dataflow30m
Cloud Dataprep を使用した前処理30m
완료하는 데 3시간 필요

特徴断面

완료하는 데 3시간 필요
18개 동영상 (총 90분)
18개의 동영상
特徴断面とは5m
離散化1m
記憶化と一般化4m
タクシーの色4m
ラボの概要: 特徴断面を使った適切な分類子の作成26
ラボでのソリューション: 特徴断面を使った適切な分類子の作成6m
スパース性 + クイズ5m
ラボの概要: 過ぎたるは及ばざるがごとし31
ラボでのソリューション: 過ぎたるは及ばざるがごとし7m
特徴断面の実装5m
特徴断面の埋め込み9m
特徴エンジニアリングを行う場所6m
TensorFlow での特徴作成2m
DataFlow での特徴作成2m
ラボの概要: 特徴エンジニアリングによる機械学習モデルの強化42
ラボでのソリューション(p1): 機械学習の公正性に関する報告3m
ラボでのソリューション(p2): 特徴エンジニアリングによる機械学習モデルの強化20m
1개 연습문제
特徴断面30m
완료하는 데 2시간 필요

TF Transform

완료하는 데 2시간 필요
7개 동영상 (총 42분)
7개의 동영상
TensorFlow 変換8m
分析フェーズ3m
変換フェーズ4m
サ―ビングのサポート3m
ラボの概要: tf.transform の理解1m
ラボでのソリューション: tf.transform の理解19m
1개 연습문제
tf.transform30m
완료하는 데 3분 필요

まとめ

완료하는 데 3분 필요
1개 동영상 (총 3분)
1개의 동영상

Machine Learning with TensorFlow Google Cloud Platform 日本語版 특화 과정 정보

Machine Learning with TensorFlow  Google Cloud Platform 日本語版

자주 묻는 질문

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