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Launching into Machine Learning 日本語版

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Launching into Machine Learning 日本語版

Bei Coursera Plus 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
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4.4

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Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Es dauert 15 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
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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

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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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。

Das ist alles enthalten

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。

Das ist alles enthalten

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。

Das ist alles enthalten

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。

Das ist alles enthalten

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。

Das ist alles enthalten

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。

Das ist alles enthalten

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。

Das ist alles enthalten

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)
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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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Lernender seit 2021
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Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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50 Bewertungen

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Geprüft am 21. Mai 2021

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Geprüft am 28. Aug. 2019

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Häufig gestellte Fragen