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
學生職業成果
50%
通過此課程獲得實實在在的工作福利
50%
加薪或升職
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7 小時
日語
字幕：日語, 英語（English）, 西班牙語（Spanish）
學生職業成果
50%
通過此課程獲得實實在在的工作福利
50%
加薪或升職
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
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中級
完成時間大約為7 小時
日語
字幕：日語, 英語（English）, 西班牙語（Spanish）
提供方
Google 云端平台
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教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
完成時間為 4 分鐘
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。
完成時間為 4 分鐘
1 個視頻 （總計 4 分鐘）
完成時間為 2 小時
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。
完成時間為 2 小時
10 個視頻 （總計 62 分鐘）
完成時間為 2 小時
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。
完成時間為 2 小時
13 個視頻 （總計 61 分鐘）
完成時間為 4 小時
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。
完成時間為 4 小時
9 個視頻 （總計 64 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）
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
我能否在注册前预览课程？
我注册之后会得到什么？
我什么时候会收到课程证书？
我为什么不能旁听此课程？
Is financial aid available?
完成课程后，我会获得大学学分吗？
還有其他問題嗎？請訪問 學生幫助中心。
