課程信息

可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
中級
完成時間大約為14 小時
日語

您將獲得的技能

Language IndustryInformation Seeking BehaviorCollective IntelligenceSocial Media Mining
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
中級
完成時間大約為14 小時
日語

提供方

Placeholder

Google 云端平台

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1

1

完成時間為 1 分鐘

はじめに

完成時間為 1 分鐘
1 個視頻 (總計 1 分鐘)
完成時間為 3 小時

生データから特徴への変換

完成時間為 3 小時
14 個視頻 (總計 52 分鐘)
14 個視頻
良い特徴と悪い特徴2分鐘
クイズ: 特徴は目的に関係している3分鐘
予測時に知ることができる特徴3分鐘
クイズ: 特徴は予測時に知ることができる4分鐘
特徴は数値でなければならない27
クイズ: 特徴は数値でなければならない5分鐘
特徴には十分な例が必要1分鐘
クイズ: 特徴には十分な例が必要(p1)2分鐘
クイズ: 特徴には十分な例が必要(p2)2分鐘
人間による分析を取り入れる27
特徴を表す8分鐘
機械学習と統計情報3分鐘
ラボでのソリューション: 新しい特徴によるモデル精度の向上12分鐘
2 個練習
生データから特徴への変換30分鐘
特徴の表現30分鐘
完成時間為 5 小時

前処理と特徴の作成

完成時間為 5 小時
10 個視頻 (總計 52 分鐘)
10 個視頻
Beam と Dataflow9分鐘
ラボの概要: シンプルな Dataflow パイプライン19
ラボでのソリューション: シンプルな Dataflow パイプライン6分鐘
スケーラブルなデータ パイプライン5分鐘
ラボの概要: Dataflow での MapReduce33
ラボでのソリューション: Dataflow での MapReduce3分鐘
Cloud Dataprep による前処理6分鐘
ラボの概要: 時間枠で区切られたデータを Cloud Dataprep で処理する10分鐘
ラボでのソリューション: 時間枠で区切られたデータを Cloud Dataprep で処理する36
3 個練習
前処理と特徴の作成30分鐘
Apache Beam と Cloud Dataflow30分鐘
Cloud Dataprep を使用した前処理30分鐘
完成時間為 3 小時

特徴断面

完成時間為 3 小時
18 個視頻 (總計 90 分鐘)
18 個視頻
特徴断面とは5分鐘
離散化1分鐘
記憶化と一般化4分鐘
タクシーの色4分鐘
ラボの概要: 特徴断面を使った適切な分類子の作成26
ラボでのソリューション: 特徴断面を使った適切な分類子の作成6分鐘
スパース性 + クイズ5分鐘
ラボの概要: 過ぎたるは及ばざるがごとし31
ラボでのソリューション: 過ぎたるは及ばざるがごとし7分鐘
特徴断面の実装5分鐘
特徴断面の埋め込み9分鐘
特徴エンジニアリングを行う場所6分鐘
TensorFlow での特徴作成2分鐘
DataFlow での特徴作成2分鐘
ラボの概要: 特徴エンジニアリングによる機械学習モデルの強化42
ラボでのソリューション(p1): 機械学習の公正性に関する報告3分鐘
ラボでのソリューション(p2): 特徴エンジニアリングによる機械学習モデルの強化20分鐘
1 個練習
特徴断面30分鐘
完成時間為 2 小時

TF Transform

完成時間為 2 小時
7 個視頻 (總計 42 分鐘)
7 個視頻
TensorFlow 変換8分鐘
分析フェーズ3分鐘
変換フェーズ4分鐘
サ―ビングのサポート3分鐘
ラボの概要: tf.transform の理解1分鐘
ラボでのソリューション: tf.transform の理解19分鐘
1 個練習
tf.transform30分鐘
完成時間為 3 分鐘

まとめ

完成時間為 3 分鐘
1 個視頻 (總計 3 分鐘)
1 個視頻
まとめ3分鐘

關於 Machine Learning with TensorFlow Google Cloud Platform 日本語版 專項課程

Machine Learning with TensorFlow  Google Cloud Platform 日本語版

常見問題

還有其他問題嗎?請訪問 學生幫助中心