このコースについて

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柔軟性のある期限
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中級レベル
約12時間で修了
日本語

習得するスキル

BacktestingUncertainty AnalysisFinancial AnalysisMotion Chart
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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

3分で修了

はじめに

3分で修了
1件のビデオ (合計3分)
1件のビデオ
2時間で修了

機械学習の技術

2時間で修了
10件のビデオ (合計29分)
10件のビデオ
正則化4 分
L1 正則化と L2 正則化4 分
ラボの概要: 正則化12
ラボ: 正則化2 分
学習レートとバッチサイズ5 分
最適化1 分
TensorFlow コードを使った実践練習1 分
ラボの概要: 機械学習モデルの手動調整18
ラボでのソリューション: 機械学習モデルの手動調整7 分
2の練習問題
機械学習の技術30 分
学習レートとバッチサイズ30 分
2時間で修了

ハイパーパラメータ調整

2時間で修了
5件のビデオ (合計8分)
5件のビデオ
パラメータとハイパーパラメータ2 分
グリッド検索の枠を超えて考える3 分
ラボの概要: Cloud MLE を使用したハイパーパラメータ調整によってモデルの精度を向上させる23
ラボでのソリューション: Cloud MLE を使用したハイパーパラメータ調整によってモデルの精度を向上させる30
1の練習問題
ハイパーパラメータ調整30 分
2

2

1時間で修了

理論の導入

1時間で修了
5件のビデオ (合計28分)
5件のビデオ
スパース性を高める正則化5 分
ラボ: L1 正則化3 分
ラボでのソリューション: L1 正則化51
ロジスティック回帰17 分
2の練習問題
L1 正則化30 分
ロジスティック回帰30 分
3時間で修了

ニューラル ネットワークの理論

3時間で修了
6件のビデオ (合計70分)
6件のビデオ
ニューラル ネットワーク18 分
ラボ: ニューラル ネットワーク環境12 分
ニューラル ネットワークのトレーニング14 分
ラボ: ニューラル ネットワークを使用した機械学習モデルの作成11 分
マルチクラス ニューラル ネットワーク10 分
2の練習問題
ニューラル ネットワークのトレーニング30 分
マルチクラス ニューラル ネットワーク30 分
3

3

1時間で修了

埋め込み

1時間で修了
7件のビデオ (合計31分)
7件のビデオ
埋め込みの確認5 分
推奨事項4 分
データ駆動型の埋め込み3 分
スパース テンソル4 分
埋め込みのトレーニング4 分
類似度プロパティ7 分
1の練習問題
埋め込み30 分
2時間で修了

カスタム エスティメータ

2時間で修了
5件のビデオ (合計30分)
5件のビデオ
モデル関数6 分
ラボ: カスタム エスティメータの実装11 分
Keras モデル4 分
デモ: Keras モデルと Estimator2 分
1の練習問題
カスタム エスティメータ30 分
5分で修了

まとめ

5分で修了
2件のビデオ (合計5分)
2件のビデオ
専門分野認定のまとめ2 分

Machine Learning with TensorFlow Google Cloud Platform 日本語版専門講座について

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よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。