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。
이 강좌에 대하여
유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 5개 강좌 중 2번째 강좌:
중급 단계
완료하는 데 약 20시간 필요
일본어
자막: 일본어, 영어
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일본어
자막: 일본어, 영어
제공자:
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 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 8분 필요
コースの概要
このコースでは、機械学習の専門講座で使用される用語を理解できるよう、基礎知識を身につけます。また、機械学習に携わる Google 社員から実用的なヒントと注意点を学び、独自の機械学習モデルを立ち上げるためのコードと知識を習得します。
완료하는 데 8분 필요
2개 동영상 (총 8분)
완료하는 데 4시간 필요
データ品質の向上と探索的データ分析
このモジュールでは、データ品質の問題とその解決方法を紹介します。その後、探索的データ分析について見ていきます。
완료하는 데 4시간 필요
5개 동영상 (총 29분), 1 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
완료하는 데 8시간 필요
実践的な機械学習
このモジュールでは、機械学習の担い手としてのレベルアップに寄与するよう、機械学習の主なタイプと、現在の最先端技術に至るまでの歴史を学びます。
완료하는 데 8시간 필요
13개 동영상 (총 63분), 1 개의 읽기 자료, 11 개의 테스트
완료하는 데 3시간 필요
最適化
このモジュールでは、機械学習モデルを最適化する方法について説明します。
완료하는 데 3시간 필요
13개 동영상 (총 61분), 1 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 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。
자주 묻는 질문
등록 전에 강좌를 미리 볼 수 있나요?
등록하면 무엇을 이용할 수 있나요?
강좌 수료증을 언제 받게 되나요?
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