Informações sobre o curso: 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
Para quem é direcionado este curso: 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。
Desenvolvido por: Google Cloud
| Informações básicas | |
| Nível | Intermediário |
| Idioma | English, Legendas: French, Portuguese (Brazilian), German, Spanish, Japanese |
| Requisitos de hardware | 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。 |
| Como ser aprovado | Seja aprovado em todas as tarefas para concluir o curso. |
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Programa
SEMANA 1
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。
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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。
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- Vídeo: 教師あり学習
- Vídeo: 回帰と分類
- Vídeo: 機械学習小史: 線形回帰
- Vídeo: 機械学習小史: パーセプトロン
- Vídeo: 機械学習小史: ニューラル ネットワーク
- Vídeo: 機械学習小史: 決定ツリー
- Vídeo: 機械学習小史: カーネル メソッド
- Vídeo: 機械学習小史: ランダム フォレスト
- Vídeo: 機械学習小史: 最新のニューラル ネットワーク
- Вопрос для обсуждения: 最新のニューラル ネットワーク
Nota atribuída: 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。
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- Vídeo: 機械学習モデルの定義
- Vídeo: 出生率データセットの概要
- Vídeo: 損失関数の概要
- Vídeo: 勾配降下法
- Vídeo: 損失曲線のトラブルシューティング
- Vídeo: 機械学習で起こる問題
- Vídeo: ラボ: TensorFlow Playground の概要
- Vídeo: ラボ: TensorFlow Playground の詳細
- Vídeo: ラボ: ニューラル ネットワークの実践
- Vídeo: 損失曲線のトラブルシューティング
- Vídeo: パフォーマンス指標
- Vídeo: 混同行列
Nota atribuída: 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。
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- Vídeo: 一般化と機械学習モデル
- Vídeo: モデル トレーニングをいつ停止すべきか
- Vídeo: BigQuery で再現性のあるサンプルを作成する
- Vídeo: デモ: BigQuery でデータセットを分割する
- Vídeo: ラボの概要
- Vídeo: ラボの学習内容からソリューションを作成する手順
- Vídeo: ラボの概要
- Vídeo: ラボの学習内容からソリューションを作成する手順
Nota atribuída: ラボ: BigQuery での反復可能なデータセット分割の作成
Nota atribuída: ラボ: ML データセットの理解と作成
Nota atribuída: モジュールの理解度チェック
まとめ
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Perguntas frequentes
Como funciona
Задания курса
Каждый курс — это интерактивный учебник, который содержит видеоматериалы, тесты и проекты.
Помощь сокурсников
Общайтесь с тысячами других учащихся: обсуждайте идеи, материалы курса и помогайте друг другу осваивать новые понятия.
Сертификаты
Получите документы о прохождении курсов и поделитесь своим успехом с друзьями, коллегами и работодателями.
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