이 강좌에 대하여

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강사

제공자:

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 17분 필요

専門講座の紹介

완료하는 데 17분 필요
4개 동영상 (총 11분)
4개의 동영상
GCPでの機械学習の専門講座のアジェンダ5m
Google を選ぶ理由1m
Google Cloud を選ぶ理由2m
1개 연습문제
モジュール 1 のテスト6m
완료하는 데 1시간 필요

AI ファーストとは

완료하는 데 1시간 필요
17개 동영상 (총 52분)
17개의 동영상
機械学習の 2 つのステージ3m
Google サービスにおける機械学習5m
デモ: Google フォトにおける機械学習1m
Google 翻訳と Gmail1m
ヒューリスティックなルールを置き換える5m
データがすべて3m
ラボの概要 - 機械学習の問題を構造的に捉える1m
ラボの実践4m
デモ: アプリケーションにおける機械学習2m
事前トレーニング済みモデル3m
進化する機械学習2m
データ戦略5m
トレーニングとサービスのずれ5m
機械学習の戦略1m
ビジネスの変革2m
ラボの概要 - 機械学習のユースケース26
1개 연습문제
モジュール 2 の理解度チェック6m
완료하는 데 1시간 필요

Google の ML の取り組み

완료하는 데 1시간 필요
6개 동영상 (총 36분)
6개의 동영상
機械学習で生まれる驚き4m
機械学習の秘訣8m
機械学習とビジネス プロセス6m
機械学習への道のり10m
各フェーズを掘り下げる4m
1개 연습문제
モジュール 3 理解度チェック6m
완료하는 데 1시간 필요

包括的な ML

완료하는 데 1시간 필요
7개 동영상 (총 27분)
7개의 동영상
機械学習と人間のバイアス2m
包括的な評価指標3m
統計的な測定と許容範囲のトレードオフ4m
均等な機会を提供する6m
決断をシミュレートする3m
Facets でデータセットのエラーを見つける4m
1개 연습문제
モジュール 4 のテスト6m
완료하는 데 5시간 필요

クラウドの Python Notebook

완료하는 데 5시간 필요
22개 동영상 (총 81분), 1 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
22개의 동영상
Cloud Datalab1m
デモ: Cloud Datalab1m
開発プロセス2m
デモ: Cloud Datalab のリホスティング3m
マネージド サービスを活用する2m
コンピューティングとストレージ4m
Qwiklabs の概要3m
ラボの実践11m
Cloud Shell2m
クラウドの第 3 の波: フルマネージド サービス1m
クラウドの第 3 の波: サーバーレス データ分析2m
クラウドの第 3 の波: BigQuery と Cloud Datalab52
ラボの概要: Datalab と BigQuery を使用してデータを分析する1m
ラボの実践: Datalab と BigQuery を使用してデータを分析する11m
ルールに代わる機械学習2m
Vision API のユースケース3m
Video intelligence API3m
Cloud Speech API3m
翻訳と自然言語4m
ラボ: 事前トレーニング済み機械学習 API の概要49
ラボからソリューションへ9m
1개의 읽기 자료
ラボ「VM のレンタル」の概要10m
1개 연습문제
モジュール 5 の理解度チェック6m
완료하는 데 4분 필요

要約

완료하는 데 4분 필요
1개 동영상 (총 4분)
1개의 동영상

검토

HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING 日本語版의 최상위 리뷰

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

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。...
Machine Learning with TensorFlow  Google Cloud Platform 日本語版

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