この専門講座について

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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 <
受講生の就業成果
43%
この専門講座終了後に新しいキャリアをスタートしました
29%
昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンラインコース
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
フレキシブルなスケジュール
柔軟性のある期限の設定および維持
中級レベル
約4か月で修了
推奨5時間/週
英語
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この専門講座には5コースあります。

コース1

コース 1

How Google does Machine Learning

4.6
6,099件の評価
962件のレビュー
コース2

コース 2

Launching into Machine Learning

4.6
3,837件の評価
441件のレビュー
コース3

コース 3

TensorFlow入門

4.4
2,424件の評価
292件のレビュー
コース4

コース 4

特徴エンジニアリング

4.5
1,542件の評価
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