このコースでは、ML ワークフローに対する実践的なアプローチを取り上げます。具体的には、いくつかの ML のビジネス要件とユースケースに取り組む ML チームをケーススタディ形式で紹介します。このチームは、データ マネジメントとガバナンスに必要なツールを理解し、データの前処理に最適なアプローチを検討する必要があります。
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What you'll learn
データ マネジメント、ガバナンス、前処理のオプションについて説明する。
Vertex AutoML、BigQuery ML、カスタム トレーニングを使うタイミングを特定する。
Vertex Vizier ハイパーパラメータ調整を実装する。
Vertex AI を使用して、バッチ予測とオンライン予測を作成する方法、モデルのモニタリングを設定する方法、パイプラインを作成する方法を説明する。
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There are 10 modules in this course
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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このモジュールでは、ML に関する企業のワークフローの概要と各ステップの目的を説明します。
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このモジュールでは、以下の Google による企業のデータ マネジメントとガバナンスのツールを確認します。Feature Store、Data Catalog、Dataplex、Analytics Hub
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このモジュールでは、機械学習とニューラル ネットワークの理論と実践を確認します。また、Vertex AI を使用してカスタム ML モデルをトレーニングする方法についても説明します。
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このモジュールでは、Vertex AI Vizier を使用してハイパーパラメータ調整を行う方法を説明します。
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このモジュールでは Vertex AI 予測およびモデルのモニタリングについて説明します。まず、ビルド済みコンテナまたはカスタム コンテナを使用したバッチ予測やオンライン予測について説明し、次に ML モデルのパフォーマンスを管理するために役立つサービスであるモデルのモニタリングについて確認します。
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このモジュールでは Vertex AI Pipelines と、そのパイプラインを構築して ML ワークフローをオーケストレートする方法について説明します。
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このモジュールでは、Vertex AI でのさまざまな機械学習プロセスのベスト プラクティスを確認します。
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このモジュールは、「Machine Learning in the Enterprise」コースのまとめです。
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このモジュールは、「Machine Learning on Google Cloud 日本語版」コースシリーズのまとめです。
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