>>> 注：本専門講座は現在、すべてのコースを日本語で準備中です。コース1,2,3は日本語で利用可能で、残りのコース4,5 は、近日中に日本語で利用可能になります。<<< >>> この専門講座に登録すると、FAQ に記載されているとおり Qwiklabs の利用規約に同意したことになります。詳細については、https://qwiklabs.com/terms_of_service をご覧ください。<<< 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。5 段階に分けて、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手法と、こうした段階を省略しないことが重要である理由とは何でしょうか。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。 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、周到なデータセットを作成する方法について、また、Tensorflow でスケーラブルな分散型機械学習モデルを作成して、これらのモデルのトレーニングをスケールアウトし、高性能な予測を提供する方法を学びます。さらに、機械学習（ML）がデータから重要な特質を学習したり、人間による分析を問題に取り入れたりできるように、元データを特徴に変換します。最後に、正確で一般化されたモデルを生成し、特定の ML 問題を解決する理論についての知識を獲得するための、適切なパラメータの組み合わせ方を学びます。まず ML 集中型の戦略の構築から始め、その後 Google Cloud Platform のハンズオンラボを通じてモデルのトレーニング、最適化、本稼働まで、ML に関する手順全体を実習します。