このコースについて
887

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:16 hours/week...

日本語

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...

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シラバス - 本コースの学習内容

1
4分で修了

はじめに

このコースでは、機械学習(ML)の基礎知識を習得し、この専門分野で使用されている用語を理解できるようになります。また、Google の ML プラクティショナーから実践面でのヒントや問題を学び、コードや知識を習得して独自の ML モデルに活用することもできます。...
1件のビデオ (合計4分)
1件のビデオ
1時間で修了

実践的な機械学習

このモジュールでは、主要なタイプの機械学習(ML)について説明し、最新技術に至るまでの ML の歴史について検証していきながら、ML プラクティショナーとしてのキャリアアップを図ります。...
10件のビデオ (合計62分), 1 quiz
10件のビデオ
教師あり学習5 分
回帰と分類11 分
機械学習小史: 線形回帰7 分
機械学習小史: パーセプトロン5 分
機械学習小史: ニューラル ネットワーク7 分
機械学習小史: 決定ツリー5 分
機械学習小史: カーネル メソッド4 分
機械学習小史: ランダム フォレスト4 分
機械学習小史: 最新のニューラル ネットワーク8 分
1の練習問題
モジュール理解度チェック6 分
1時間で修了

最適化

このモジュールでは、機械学習(ML)モデルを最適化する方法について説明します。...
13件のビデオ (合計61分), 1 quiz
13件のビデオ
機械学習モデルの定義4 分
出生率データセットの概要6 分
損失関数の概要6 分
勾配降下法5 分
損失曲線のトラブルシューティング2 分
機械学習で起こる問題6 分
ラボ: TensorFlow Playground の概要6 分
ラボ: TensorFlow Playground の詳細3 分
ラボ: ニューラル ネットワークの実践6 分
損失曲線のトラブルシューティング1 分
パフォーマンス指標3 分
混同行列5 分
1の練習問題
モジュール理解度チェック6 分
3時間で修了

一般化とサンプリング

ここからは、少し違った角度から検討していきます。正解率が最も高い機械学習(ML)モデルを選択するのが適さないことがありますが、それはどのような場合でしょうか。前回の最適化に関するモジュールで示唆したように、トレーニング データセットに対するモデルの損失指標が 0 というだけでは、実世界の新しいデータを適切に処理できることにはなりません。...
9件のビデオ (合計64分), 3 quizzes
9件のビデオ
一般化と機械学習モデル6 分
モデル トレーニングをいつ停止すべきか5 分
BigQuery で再現性のあるサンプルを作成する6 分
デモ: BigQuery でデータセットを分割する8 分
ラボの概要1 分
ラボの学習内容からソリューションを作成する手順9 分
ラボの概要2 分
ラボの学習内容からソリューションを作成する手順23 分
1の練習問題
モジュールの理解度チェック12 分
3分で修了

まとめ

...
1件のビデオ (合計3分)
1件のビデオ

Google Cloudについて

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....

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

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

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。