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Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud - 日本語版

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Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud - 日本語版

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 12 Stunden
3 Wochen bei 4 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Es dauert 12 Stunden
3 Wochen bei 4 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • TensorFlow 入力データ パイプラインの設計と構築を行う

  • tf.data ライブラリを使用して大規模なデータセットのデータを操作する

  • Keras の Sequential API と Functional API を使用してシンプルなモデルと高度なモデルを作成する。

  • Vertex AI を使用して ML モデルのトレーニング、デプロイ、本番環境への導入を大規模に行う。

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4 Aufgaben

Unterrichtet in Japanisch

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In diesem Kurs gibt es 6 Module

このモジュールでは、コースの概要と目標を説明します。

Das ist alles enthalten

1 Video

このモジュールでは、TensorFlow フレームワークを紹介し、その主要コンポーネントを API 全体の階層とあわせて説明します。

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

データは、ML モデルのきわめて重大なコンポーネントです。適切なデータを収集するだけでは不十分で、必要に応じて、データのクリーニング、分析、変換を行う場所に適切なプロセスを導入する必要があります。そうすることで、モデルがデータの発する信号を最大限認識できるようになります。このモジュールでは、tf.data を含む大規模なデータセットを使用したトレーニング、メモリ内ファイルの操作、およびトレーニング用データの準備方法について話をします。その後エンベディングの話をして、最後に tf.keras 前処理レイヤを使用したデータのスケーリングについて概要を説明します。

Das ist alles enthalten

10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 App-Elemente

このモジュールでは、活性化関数と、それらの関数がディープ ニューラル ネットワークによるデータ非線形性の取り込みを可能としなければならない理由について話をします。その後、Keras Sequential API と Functional API を使用してディープ ニューラル ネットワークの概要を説明します。続いて、モデルのサブクラス化を説明します。サブクラス化により、モデル構築の柔軟性が強化されます。最後に、正則化についてのレッスンでこのモジュールを締めくくります。

Das ist alles enthalten

10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 App-Elemente

このモジュールでは、Vertex AI を使用して TensorFlow モデルを大規模にトレーニングする方法を説明します。

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3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element

このモジュールは、「Build, Train, and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud」コースのまとめです。

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4 Lektüren

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