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Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版専門講座
Google Cloud で機械学習（ML）について学ぶ. 実践的なデータを使用した包括的な ML 実習
提供：
習得するスキル
こ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。
応用学習プロジェクト
この専門講座には 、Qwiklabs プラットフォームを使用したハンズオンラボが組み込まれています。
こうしたハンズオン コンポーネントにより、講義動画で学んだスキルを実際に使ってみることができます。プロジェクトには、Qwiklabs 内で使用、構成された Google Cloud Platform プロダクトなどのトピックが組み込まれています。モジュール全体で説明されている概念を使用して実際に体験してみましょう。
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
関連する経験が必要です。
約6ヶ月で完了
4時間/週の推奨ペース
日本語
字幕：日本語, 英語
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専門講座の仕組み
コースを受講しましょう。
Courseraの専門講座は、一連のコース群であり、技術を身に付ける手助けとなります。開始するには、専門講座に直接登録するか、コースを確認して受講したいコースを選択してください。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、自動的にすべての専門講座にサブスクライブされます。1つのコースを修了するだけでも結構です。いつでも、学習を一時停止したり、サブスクリプションを終了することができます。コースの登録状況や進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。
実践型プロジェクト
すべての専門講座には、実践型プロジェクトが含まれています。専門講座を完了して修了証を獲得するには、成功裏にプロジェクトを終了させる必要があります。専門講座に実践型プロジェクトに関する別のコースが含まれている場合、専門講座を開始するには、それら他のコースをそれぞれ終了させる必要があります。
修了証を取得
すべてのコースを終了し、実践型プロジェクトを完了すると、修了証を獲得します。この修了証は、今後採用企業やあなたの職業ネットワークと共有できます。
この専門講座には5コースあります。
How Google does Machine Learning 日本語版
127件の評価
機械学習とはどのようなもので、どのような問題を解決できるでしょうか。Google は機械学習について、データだけでなくロジックの面からも独自の視点で考えています。機械学習モデルのパイプラインの構築について検討する際、このようなフレーミングがなぜデータ サイエンティストにとって有益であるかを説明します。
Launching into Machine Learning 日本語版
49件の評価
機械学習の歴史を皮切りに、ニューラル ネットワークがデータ サイエンスのさまざまな問題でうまく機能している理由をご紹介します。次に、教師あり学習の問題を設定し、勾配降下法を使用して適切な解決策を見つける方法について説明します。これには、一般化が可能なデータセットの作成も含まれます。実験に対応するため、繰り返し使用できるデータセットの作成方法について解説します。
Intro to TensorFlow 日本語版
11件の評価
このコースの目的は、柔軟で手軽な TensorFlow 2.x と Keras を使用して、機械学習モデルを作成、トレーニング、およびデプロイすることです。TensorFlow 2.x API の階層について学び、TensorFlow の主要コンポーネントを実践演習で理解します。データセットと特徴列の扱い方について学びます。TensorFlow 2.x 入力データ パイプラインの設計と作成の方法について学びます。tf.data.Dataset を使用して csv データ、NumPy 配列、テキストデータ、および画像を読み込む実践演習を行います。数値、カテゴリ、バケット、およびハッシュの特徴列を作成する実践演習も行います。
Feature Engineering 日本語版
機械学習（ML）モデルの精度を高める方法や、最も有用な特徴量を作成するためのデータ列の見極め方を学びたい方におすすめのコースです。この Feature Engineering コースでは、「良い」特徴量と「悪い」特徴量について説明し、それらをモデルで最大限に活用できるように前処理して変換する方法を解説します。
提供：
Google Cloud
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.
よくある質問
返金ポリシーについて教えてください。
1つのコースだけに登録することは可能ですか？
学資援助はありますか？
無料でコースを受講できますか？
このコースは100%オンラインで提供されますか？実際に出席する必要のあるクラスはありますか？
専門講座を修了することで大学の単位は付与されますか？
コースの購読を終了するにはどうすればいいですか？
さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。
