このコースでは、まず、データ品質を向上させる方法や探索的データ分析を行う方法など、データについての議論から始めます。Vertex AI AutoML について確認し、コードを一切記述せずに ML モデルを構築、トレーニング、デプロイする方法を説明します。また、BigQuery ML のメリットを確認します。その後、ML モデルを最適化する方法、一般化とサンプリングを活用してカスタム トレーニング向けに ML モデルの品質を評価する方法を説明します。
Launching into Machine Learning 日本語版
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Launching into Machine Learning 日本語版
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版
Dozent: Google Cloud Training
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.4
(50 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Es dauert 15 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
データ品質を向上させる方法や探索的データ分析を行う方法を説明する
Vertex AI と BigQuery ML を使用して AutoML モデルを構築、トレーニングする
損失関数とパフォーマンス指標を使用して、モデルを最適化および評価する
再現可能でスケーラブルなトレーニング用、評価用、テスト用データセットを作成する
Wichtige Details
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6 Aufgaben
Unterrichtet in Japanisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版
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In diesem Kurs gibt es 8 Module
このモジュールでは、コースの概要とその目標を説明します。
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1 Video
このモジュールでは、探索的データ分析を行うことで、データの品質を向上させる方法と、データを探索する方法について紹介します。ML におけるデータ整理の重要性について説明し、これがデータ品質にどのように影響するかを示します。例えば欠損値があると結果に歪みが生じる可能性があります。また、データ探索の重要性についても学びます。データを整理したら、データセットに対して探索的データ分析を行います。
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9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 App-Elemente
このモジュールでは、ML の実務担当者としての成長を加速できるように、ML の主要なタイプを紹介します。
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6 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
このモジュールでは、Vertex AI を使用した AutoML モデルのトレーニングについて紹介します。
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5 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
このモジュールでは、BigQuery ML とその機能を紹介します。
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7 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
このモジュールでは、ML モデルを最適化する方法を説明します。
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12 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
次に、かなり変わった質問にお答えいただきます。最も正確な ML モデルを最も適切なモデルとして選ぶべきでないのは、どのような場合ですか？ 最適化に関する最後のモジュールで示唆したとおり、モデルのトレーニング データセットの損失指標が 0 だからといって、実際の環境の新しいデータでうまく機能するわけではありません。再現可能なトレーニング用、評価用、テスト用データセットを作成し、パフォーマンス ベンチマークを確立する方法を説明します。
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5 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
このモジュールは、「Launching into Machine Learning」（ML の解説）コースのまとめです。
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4 Lektüren
Dozent
Lehrkraftbewertungen
3.6 (5 Bewertungen)von
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Felipe M.
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