機械学習とはどのようなもので、どのような問題の解決に役立つのでしょうか。Google では機械学習について、データだけでなくロジックの面からも独自の視点で考えています。こうした捉え方が、機械学習モデルのパイプライン構築を考えるうえでなぜ有効なのか説明します。次に、候補となるユースケースを機械学習で学習できる形に変換する 5 つの段階について説明し、こうした段階を省略しないことの重要性について論じます。最後に、機械学習が助長する可能性のある偏見の認識と、それを識別する方法について説明します。
課程信息
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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10 小時
日語
字幕：法語（French）, 巴西葡萄牙語, 德語（German）, 英語（English）, 西班牙語（Spanish）, 日語
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提供方
Google 云端平台
We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success.
教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
完成時間為 1 小時
専門講座の紹介
専門講座とそれを教える Google エキスパートを紹介します。
完成時間為 1 小時
4 個視頻 （總計 11 分鐘）
完成時間為 2 小時
AI ファーストとは
Google が自社の企業戦略は AI ファーストであると説明する際の意味と、実際の意味について学びます。
完成時間為 2 小時
17 個視頻 （總計 52 分鐘）
完成時間為 1 小時
Google の ML の取り組み
このモジュールでは、Google が長年にわたって蓄積してきた組織としてのノウハウについて説明します。
完成時間為 1 小時
6 個視頻 （總計 36 分鐘）
完成時間為 1 小時
包括的な ML
このモジュールでは、機械学習システムがデフォルトのままでは偏った判定を出力する理由と ML を製品に組み込む際の注意点について説明します。
完成時間為 1 小時
7 個視頻 （總計 27 分鐘）
完成時間為 5 小時
クラウドの Python Notebook
このモジュールでは、この専門講座で使う開発環境である Cloud Datalab を取り上げます。
完成時間為 5 小時
22 個視頻 （總計 81 分鐘）, 1 個閱讀材料, 4 個測驗
完成時間為 4 分鐘
要約
完成時間為 4 分鐘
1 個視頻 （總計 4 分鐘）
審閱
來自HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING 日本語版的熱門評論
由 YK 提供2019年8月27日
Googleの機械学習への取り組み概要がよく理解できました。モジュール5で実践することでより理解も深まりました。他のコースも受講してみたいと思います。 ただ、モジュール5の最後の問題の入力の仕方が分かりません。答えが違っているのか入力方法が間違っているのかが分かりません。ディスカッションフォーラムにも質問が出ていますので、ぜひともご回答していただければと思います。
由 SI 提供2019年9月8日
途中で1つも進めていないセッションML on GCP C1-Analyzing data using Dtalab and BigQueryが1日の作業量を超過したという理由で使えなくなり進行に支障がでましたが、それ以外は順調に教育を進める事ができ、Machine Learningの基礎を理解する事ができました。
由 NS 提供2019年1月12日
ビジネスで機械学習のソリューションを提供することを検討しているのであれば、是非受講してほしいと思います。プロジェクトを遂行する上で、重要な情報がたくさん提供されています。 私も、ここで学んだ情報を、実務に反映していきたいと思います。
由 RT 提供2020年1月1日
Very comprehensive. The amount of course is appropriate to learn in a several days.
關於 Machine Learning with TensorFlow Google Cloud Platform 日本語版 專項課程
機械学習とはどのようなもので、どのような問題解決に役立つのでしょうか。候補となるユースケースを機械学習で習得できる形に変換する5段階とは、そしてこれらの段階を省略しないことが重要である理由は何でしょうか。今、なぜニューラル ネットワークに注目が集まっているのでしょうか。
常見問題
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