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。
受講生の就業成果
50%
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3か月で修了
推奨6時間/週
日本語
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約3か月で修了
推奨6時間/週
日本語

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 日本語版

4.5
119件の評価
22件のレビュー
コース2

コース 2

Launching into Machine Learning 日本語版

4.4
44件の評価
7件のレビュー
コース3

コース 3

Intro to TensorFlow 日本語版

3.7
9件の評価
コース4

コース 4

Feature Engineering 日本語版

4.2
6件の評価

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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。