このコースについて
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100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

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7時間で修了

推奨:5 - 7 hours per week...

英語

字幕:フランス語, ポルトガル語(ブラジル), ドイツ語, 英語, スペイン語, 日本語...

習得するスキル

TensorflowBigqueryMachine LearningData Cleansing

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中級レベル

約7時間で修了

推奨:5 - 7 hours per week...

英語

字幕:フランス語, ポルトガル語(ブラジル), ドイツ語, 英語, スペイン語, 日本語...

シラバス - 本コースの学習内容

1
9分で修了

Introduction

2件のビデオ (合計9分)
2件のビデオ
Intro to Qwiklabs5 分
1時間で修了

Practical ML

10件のビデオ (合計62分), 1 quiz
10件のビデオ
Supervised Learning5 分
Regression and Classification11 分
Short History of ML: Linear Regression7 分
Short History of ML: Perceptron5 分
Short History of ML: Neural Networks7 分
Short History of ML: Decision Trees5 分
Short History of ML: Kernel Methods4 分
Short History of ML: Random Forests4 分
Short History of ML: Modern Neural Networks8 分
1の練習問題
Module Quiz6 分
1時間で修了

Optimization

13件のビデオ (合計60分), 1 quiz
13件のビデオ
Defining ML Models4 分
Introducing the Natality Dataset6 分
Introducing Loss Functions6 分
Gradient Descent5 分
Troubleshooting a Loss Curve2 分
ML Model Pitfalls6 分
Lab: Introducing the TensorFlow Playground6 分
Lab: TensorFlow Playground - Advanced3 分
Lab: Practicing with Neural Networks6 分
Loss Curve Troubleshooting1 分
Performance Metrics3 分
Confusion Matrix5 分
1の練習問題
Module Quiz6 分
3時間で修了

Generalization and Sampling

9件のビデオ (合計64分), 3 quizzes
9件のビデオ
Generalization and ML Models6 分
When to Stop Model Training5 分
Creating Repeatable Samples in BigQuery6 分
Demo: Splitting Datasets in BigQuery8 分
Lab Introduction1 分
Lab Solution Walkthrough9 分
Lab Introduction2 分
Lab Solution Walkthrough23 分
1の練習問題
Module Quiz12 分
3分で修了

Summary

1件のビデオ (合計3分)
1件のビデオ
4.6
341件のレビューChevron Right

43%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

44%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

29%

昇給や昇進につながった

Launching into Machine Learning からの人気レビュー

by PTDec 2nd 2018

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 :)

by PAAug 4th 2018

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.

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Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform専門講座について

What is machine learning, and what kinds of problems can it solve? What are the five phases of converting a candidate use case to be driven by machine learning, and why is it important that the phases not be skipped? Why are neural networks so popular now? How can you set up a supervised learning problem and find a good, generalizable solution using gradient descent and a thoughtful way of creating datasets? Learn how to write distributed machine learning models that scale in Tensorflow, scale out the training of those models. and offer high-performance predictions. Convert raw data to features in a way that allows ML to learn important characteristics from the data and bring human insight to bear on the problem. Finally, learn how to incorporate the right mix of parameters that yields accurate, generalized models and knowledge of the theory to solve specific types of ML problems. You will experiment with end-to-end ML, starting from building an ML-focused strategy and progressing into model training, optimization, and productionalization with hands-on labs using Google Cloud Platform. > By enrolling in this specialization you agree to the Qwiklabs Terms of Service as set out in the FAQ and located at: https://qwiklabs.com/terms_of_service < COMPLETION CHALLENGE Complete any GCP specialization from November 5 - November 30, 2019 for an opportunity to receive a GCP t-shirt (while supplies last). Check Discussion Forums for details....
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform

よくある質問

  • はい、最初のビデオをプレビューしてシラバスを表示してから登録できます。プレビューに含まれないコンテンツにアクセスするには、コースを購入する必要があります。

  • セッションの開始日前にコースに登録すると、そのコースに関するすべての講座のビデオと学習用教材にアクセスできます。課題は、セッションの開始後に提出できるようになります。

  • 登録してセッションを開始すると、すべてのビデオや、学習用教材項目やコースのディスカッションフォーラムなど他のリソースにアクセスできます。演習の評価を表示して提出したり、成績とコース修了証の取得に必要なテストを完了することができます。

  • コースを無事完了すると、コースの電子修了証が成果のページに追加されます。そこからコースの修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。

  • このコースは現在、利用できる期間内において、支払い済み受講生または学資援助を受けた受講生のみが利用できるCoursera(コーセラ)提供のコースです。

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。