このコースでは、TensorFlow 入力データ パイプラインの設計と構築、TensorFlow と Keras を使用した ML モデルの構築、ML モデルの精度の向上、スケーリングに対応した ML モデルの作成、特殊な ML モデルの作成について取り上げます。
Ce que vous apprendrez
TensorFlow と Keras の ML モデルを作成し、主要コンポーネントについて説明する。
tf.data ライブラリを使用してデータや大規模なデータセットを操作する。
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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このモジュールでは、コースの概要と目標を説明します。
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1 vidéo
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。
Inclus
4 vidéos1 lecture1 devoir
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。
Inclus
10 vidéos1 lecture1 devoir2 éléments d'application
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。
Inclus
10 vidéos1 lecture1 devoir2 éléments d'application
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。
Inclus
3 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
このモジュールは、「TensorFlow on Google Cloud」コースのまとめです。
Inclus
4 lectures
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