關於此課程：機械学習の歴史を皮切りに、ニューラル ネットワークがさまざまな問題でうまく機能している理由をご紹介します。次に、教師あり学習の問題を設定し、勾配降下法を使用して適切な解決策を見つける方法について説明します。これには、一般化が可能になるデータセットの作成も含まれます。実験に対応するため、データセットを繰り返し作成できる方法について解説します。 コースの目標: ディープ ラーニングが注目を集めている理由を知る 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 機械学習で発生しがちな一般的な問題を軽減する 再現可能なスケーラブル 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
此課程適用人群：このコースの対象者は、機械学習の実践化に関心を持つデータ サイエンティスト、データ エンジニア、プログラマーです。
製作方： Google 云端平台
| 基本信息 | |
| 級別 | 中級 |
| 語言 | English, 字幕：French, Portuguese (Brazilian), German, Spanish, Japanese |
| 硬件要求 | ラボにアクセスするには、パソコンのウェブブラウザを使用する必要があります。 |
| 如何通過 | 通過所有計分作業以完成課程。 |
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授課大綱
第 1 週
はじめに
このコースでは、機械学習（ML）の基礎知識を習得し、この専門分野で使用されている用語を理解できるようになります。また、Google の ML プラクティショナーから実践面でのヒントや問題を学び、コードや知識を習得して独自の ML モデルに活用することもできます。
1 個視頻
実践的な機械学習
このモジュールでは、主要なタイプの機械学習（ML）について説明し、最新技術に至るまでの ML の歴史について検証していきながら、ML プラクティショナーとしてのキャリアアップを図ります。
10 個視頻
- 視頻: 教師あり学習
- 視頻: 回帰と分類
- 視頻: 機械学習小史: 線形回帰
- 視頻: 機械学習小史: パーセプトロン
- 視頻: 機械学習小史: ニューラル ネットワーク
- 視頻: 機械学習小史: 決定ツリー
- 視頻: 機械学習小史: カーネル メソッド
- 視頻: 機械学習小史: ランダム フォレスト
- 視頻: 機械学習小史: 最新のニューラル ネットワーク
- Discussion Prompt: 最新のニューラル ネットワーク
已評分: モジュール理解度チェック
最適化
このモジュールでは、機械学習（ML）モデルを最適化する方法について説明します。
13 個視頻
- 視頻: 機械学習モデルの定義
- 視頻: 出生率データセットの概要
- 視頻: 損失関数の概要
- 視頻: 勾配降下法
- 視頻: 損失曲線のトラブルシューティング
- 視頻: 機械学習で起こる問題
- 視頻: ラボ: TensorFlow Playground の概要
- 視頻: ラボ: TensorFlow Playground の詳細
- 視頻: ラボ: ニューラル ネットワークの実践
- 視頻: 損失曲線のトラブルシューティング
- 視頻: パフォーマンス指標
- 視頻: 混同行列
已評分: モジュール理解度チェック
一般化とサンプリング
ここからは、少し違った角度から検討していきます。正解率が最も高い機械学習（ML）モデルを選択するのが適さないことがありますが、それはどのような場合でしょうか。前回の最適化に関するモジュールで示唆したように、トレーニング データセットに対するモデルの損失指標が 0 というだけでは、実世界の新しいデータを適切に処理できることにはなりません。
9 個視頻
- 視頻: 一般化と機械学習モデル
- 視頻: モデル トレーニングをいつ停止すべきか
- 視頻: BigQuery で再現性のあるサンプルを作成する
- 視頻: デモ: BigQuery でデータセットを分割する
- 視頻: ラボの概要
- 視頻: ラボの学習内容からソリューションを作成する手順
- 視頻: ラボの概要
- 視頻: ラボの学習内容からソリューションを作成する手順
已評分: ラボ: BigQuery での反復可能なデータセット分割の作成
已評分: ラボ: ML データセットの理解と作成
已評分: モジュールの理解度チェック
まとめ
1 個視頻
常見問題解答
運作方式
Coursework
Each course is like an interactive textbook, featuring pre-recorded videos, quizzes and projects.
Help from Your Peers
Connect with thousands of other learners and debate ideas, discuss course material, and get help mastering concepts.
Certificates
Earn official recognition for your work, and share your success with friends, colleagues, and employers.
製作方
Google 云端平台
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價格
| 購買課程 | |
|---|---|
| 訪問課程材料 | 可用 |
| 訪問評分的材料 | 可用 |
| 收到最終成績 | 可用 |
| 獲得可共享的課程證書 | 可用 |
