에 포함됨Starting from a history of machine learning, we discuss why neural networks today perform so well in a variety of data science problems. We then discuss how to set up a supervised learning problem and find a good solution using gradient descent. This involves creating datasets that permit generalization; we talk about methods of doing so in a repeatable way that supports experimentation.
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Google 클라우드이 강좌에 대하여
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학습자 경력 결과
37%
가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
36%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
23%
가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 22시간 필요
영어
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귀하가 습득할 기술
TensorflowBigqueryMachine LearningData Cleansing
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Google 클라우드
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.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 8분 필요
Introduction to Course
In this course you’ll get foundational ML knowledge so that you understand the terminology that we use throughout the specialization. You will also learn practical tips and pitfalls from ML practitioners here at Google and walk away with the code and the knowledge to bootstrap your own ML models.
완료하는 데 8분 필요
2개 동영상 (총 8분)
완료하는 데 4시간 필요
Improve Data Quality and Exploratory Data Analysis
In this module, we will introduce data quality issues and how to improve them. We will then look at exploratory data anlaysis.
완료하는 데 4시간 필요
5개 동영상 (총 29분), 1 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
완료하는 데 8시간 필요
Practical ML
In this module, we will introduce some of the main types of machine learning and review the history of ML leading up to the state of the art so that you can accelerate your growth as an ML practitioner.
완료하는 데 8시간 필요
13개 동영상 (총 63분), 1 개의 읽기 자료, 11 개의 테스트
완료하는 데 3시간 필요
Optimization
In this module we will walk you through how to optimize your ML models.
완료하는 데 3시간 필요
13개 동영상 (총 61분), 1 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
완료하는 데 4시간 필요
Generalization and Sampling
Now it’s time to answer a rather weird question: when is the most accurate ML model not the right one to pick? As we hinted at in the last module on Optimization -- simply because a model has a loss metric of 0 for your training dataset does not mean it will perform well on new data in the real world. You will learn how to create repeatable training, evaluation, and test datasets and establish performance benchmarks.
완료하는 데 4시간 필요
9개 동영상 (총 64분), 1 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
완료하는 데 3시간 필요
Summary
완료하는 데 3시간 필요
1개 동영상 (총 4분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
검토
LAUNCHING INTO MACHINE LEARNING의 최상위 리뷰
OD 제공2020년 5월 30일
Amazing course. For a beginner like me, it was a shot in the arm. Excellent presentation very lively and engaging. Hope to see the instructor soon in a another course. Thanks so much. I learned a lot.
PT 제공2018년 12월 1일
This is an awesome module. It will open up so much inside story of ML process which is core of the topic with such a simplicity. It greatly increases my interest into this topic and this course :)
PA 제공2018년 8월 3일
Good course, covering all the basics about machine learning and most importantly, everything that surrounds an ml project and you need to take into account to make your ml project successful.
KT 제공2019년 4월 8일
My favourite course in the specialisation. I think it's a great idea to use historic time-frame to explain the advances in ML and why there is so much hype around deep learning.
자주 묻는 질문
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