機械学習の歴史を皮切りに、ニューラル ネットワークがデータ サイエンスの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、一般化が可能なデータセットの作成も含まれます。実験に対応するため、繰り返し使用できるデータセットの作成方法について解説します。
課程信息
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
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。
第 2 門課程（共 5 門）
中級
完成時間大約為20 小時
日語
字幕：日語, 英語（English）
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第 2 門課程（共 5 門）
中級
完成時間大約為20 小時
日語
字幕：日語, 英語（English）
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.
授課大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
完成時間為 8 分鐘
コースの概要
このコースでは、機械学習の専門講座で使用される用語を理解できるよう、基礎知識を身につけます。また、機械学習に携わる Google 社員から実用的なヒントと注意点を学び、独自の機械学習モデルを立ち上げるためのコードと知識を習得します。
完成時間為 8 分鐘
2 個視頻 （總計 8 分鐘）
完成時間為 4 小時
データ品質の向上と探索的データ分析
このモジュールでは、データ品質の問題とその解決方法を紹介します。その後、探索的データ分析について見ていきます。
完成時間為 4 小時
5 個視頻 （總計 29 分鐘）, 1 個閱讀材料, 4 個測驗
完成時間為 8 小時
実践的な機械学習
このモジュールでは、機械学習の担い手としてのレベルアップに寄与するよう、機械学習の主なタイプと、現在の最先端技術に至るまでの歴史を学びます。
完成時間為 8 小時
13 個視頻 （總計 63 分鐘）, 1 個閱讀材料, 11 個測驗
完成時間為 3 小時
最適化
このモジュールでは、機械学習モデルを最適化する方法について説明します。
完成時間為 3 小時
13 個視頻 （總計 61 分鐘）, 1 個閱讀材料, 4 個測驗
關於 Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 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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