이 강좌에 대하여

학습자 경력 결과

50%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

50%

가 급여 인상 또는 승진 성취
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:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 6시간 필요
일본어
자막: 프랑스어, 포르투갈어 (브라질), 독일어, 영어, 스페인어, 일본어...

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제공자:

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 4분 필요

はじめに

완료하는 데 4분 필요
1개 동영상 (총 4분)
1개의 동영상
완료하는 데 1시간 필요

実践的な機械学習

완료하는 데 1시간 필요
10개 동영상 (총 62분)
10개의 동영상
教師あり学習5m
回帰と分類11m
機械学習小史: 線形回帰7m
機械学習小史: パーセプトロン5m
機械学習小史: ニューラル ネットワーク7m
機械学習小史: 決定ツリー5m
機械学習小史: カーネル メソッド4m
機械学習小史: ランダム フォレスト4m
機械学習小史: 最新のニューラル ネットワーク8m
1개 연습문제
モジュール理解度チェック6m
완료하는 데 1시간 필요

最適化

완료하는 데 1시간 필요
13개 동영상 (총 61분)
13개의 동영상
機械学習モデルの定義4m
出生率データセットの概要6m
損失関数の概要6m
勾配降下法5m
損失曲線のトラブルシューティング2m
機械学習で起こる問題6m
ラボ: TensorFlow Playground の概要6m
ラボ: TensorFlow Playground の詳細3m
ラボ: ニューラル ネットワークの実践6m
損失曲線のトラブルシューティング1m
パフォーマンス指標3m
混同行列5m
1개 연습문제
モジュール理解度チェック6m
완료하는 데 3시간 필요

一般化とサンプリング

완료하는 데 3시간 필요
9개 동영상 (총 64분)
9개의 동영상
一般化と機械学習モデル6m
モデル トレーニングをいつ停止すべきか5m
BigQuery で再現性のあるサンプルを作成する6m
デモ: BigQuery でデータセットを分割する8m
ラボの概要1m
ラボの学習内容からソリューションを作成する手順9m
ラボの概要2m
ラボの学習内容からソリューションを作成する手順23m
1개 연습문제
モジュールの理解度チェック12m
완료하는 데 3분 필요

まとめ

완료하는 데 3분 필요
1개 동영상 (총 3분)
1개의 동영상

검토

LAUNCHING INTO 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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