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
Ce cours fait partie de Spécialisation Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版
Instructeur : Google Cloud Training
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4.4
(50 avis)
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
15 heures pour terminer
3 semaines à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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
Détails à connaître
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6 devoirs
Enseigné en Japonais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版
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Il y a 8 modules dans ce cours
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。
Inclus
1 vidéo
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。
Inclus
9 vidéos1 lecture1 devoir2 éléments d'application
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。
Inclus
6 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
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。
Inclus
5 vidéos1 lecture1 devoir
このモジュールでは、BigQuery ML とその機能を紹介します。
Inclus
7 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
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。
Inclus
12 vidéos1 lecture1 devoir
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。
Inclus
5 vidéos1 lecture1 devoir
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 lectures
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