このコースについて

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柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
約14時間で修了
日本語

習得するスキル

Language IndustryInformation Seeking BehaviorCollective IntelligenceSocial Media Mining
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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

1分で修了

はじめに

1分で修了
1件のビデオ (合計1分)
1件のビデオ
3時間で修了

生データから特徴への変換

3時間で修了
14件のビデオ (合計52分)
14件のビデオ
良い特徴と悪い特徴2 分
クイズ: 特徴は目的に関係している3 分
予測時に知ることができる特徴3 分
クイズ: 特徴は予測時に知ることができる4 分
特徴は数値でなければならない27
クイズ: 特徴は数値でなければならない5 分
特徴には十分な例が必要1 分
クイズ: 特徴には十分な例が必要(p1)2 分
クイズ: 特徴には十分な例が必要(p2)2 分
人間による分析を取り入れる27
特徴を表す8 分
機械学習と統計情報3 分
ラボでのソリューション: 新しい特徴によるモデル精度の向上12 分
2の練習問題
生データから特徴への変換30 分
特徴の表現30 分
6時間で修了

前処理と特徴の作成

6時間で修了
10件のビデオ (合計52分)
10件のビデオ
Beam と Dataflow9 分
ラボの概要: シンプルな Dataflow パイプライン19
ラボでのソリューション: シンプルな Dataflow パイプライン6 分
スケーラブルなデータ パイプライン5 分
ラボの概要: Dataflow での MapReduce33
ラボでのソリューション: Dataflow での MapReduce3 分
Cloud Dataprep による前処理6 分
ラボの概要: 時間枠で区切られたデータを Cloud Dataprep で処理する10 分
ラボでのソリューション: 時間枠で区切られたデータを Cloud Dataprep で処理する36
3の練習問題
前処理と特徴の作成30 分
Apache Beam と Cloud Dataflow30 分
Cloud Dataprep を使用した前処理30 分
3時間で修了

特徴断面

3時間で修了
18件のビデオ (合計90分)
18件のビデオ
特徴断面とは5 分
離散化1 分
記憶化と一般化4 分
タクシーの色4 分
ラボの概要: 特徴断面を使った適切な分類子の作成26
ラボでのソリューション: 特徴断面を使った適切な分類子の作成6 分
スパース性 + クイズ5 分
ラボの概要: 過ぎたるは及ばざるがごとし31
ラボでのソリューション: 過ぎたるは及ばざるがごとし7 分
特徴断面の実装5 分
特徴断面の埋め込み9 分
特徴エンジニアリングを行う場所6 分
TensorFlow での特徴作成2 分
DataFlow での特徴作成2 分
ラボの概要: 特徴エンジニアリングによる機械学習モデルの強化42
ラボでのソリューション(p1): 機械学習の公正性に関する報告3 分
ラボでのソリューション(p2): 特徴エンジニアリングによる機械学習モデルの強化20 分
1の練習問題
特徴断面30 分
2時間で修了

TF Transform

2時間で修了
7件のビデオ (合計42分)
7件のビデオ
TensorFlow 変換8 分
分析フェーズ3 分
変換フェーズ4 分
サ―ビングのサポート3 分
ラボの概要: tf.transform の理解1 分
ラボでのソリューション: tf.transform の理解19 分
1の練習問題
tf.transform30 分
3分で修了

まとめ

3分で修了
1件のビデオ (合計3分)
1件のビデオ

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。