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。
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Machine Learning with TensorFlow Google Cloud Platform 日本語版
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Informações sobre o curso
Resultados de carreira do aprendiz
50%
consegui um benefício significativo de carreira com este curso
50%
recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 7 horas para completar
Japonês
Legendas: Francês, Português (Brasil), Alemão, Inglês, Espanhol, Japonês
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Programa - O que você aprenderá com este curso
4 minutos para concluir
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。
4 minutos para concluir
1 vídeo (Total 4 mín.)
1 vídeos
はじめに4min
2 horas para concluir
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。
2 horas para concluir
10 vídeos (Total 62 mín.)
10 videos
はじめに1min
教師あり学習5min
回帰と分類11min
機械学習小史: 線形回帰7min
機械学習小史: パーセプトロン5min
機械学習小史: ニューラル ネットワーク7min
機械学習小史: 決定ツリー5min
機械学習小史: カーネル メソッド4min
機械学習小史: ランダム フォレスト4min
機械学習小史: 最新のニューラル ネットワーク8min
1 exercício prático
モジュール理解度チェック30min
2 horas para concluir
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。
2 horas para concluir
13 vídeos (Total 61 mín.)
13 videos
はじめに42s
機械学習モデルの定義4min
出生率データセットの概要6min
損失関数の概要6min
勾配降下法5min
損失曲線のトラブルシューティング2min
機械学習で起こる問題6min
ラボ: TensorFlow Playground の概要6min
ラボ: TensorFlow Playground の詳細3min
ラボ: ニューラル ネットワークの実践6min
損失曲線のトラブルシューティング1min
パフォーマンス指標3min
混同行列5min
1 exercício prático
モジュール理解度チェック30min
4 horas para concluir
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。
4 horas para concluir
9 vídeos (Total 64 mín.)
9 videos
はじめに1min
一般化と機械学習モデル6min
モデル トレーニングをいつ停止すべきか5min
BigQuery で再現性のあるサンプルを作成する6min
デモ: BigQuery でデータセットを分割する8min
ラボの概要1min
ラボの学習内容からソリューションを作成する手順9min
ラボの概要2min
ラボの学習内容からソリューションを作成する手順23min
1 exercício prático
モジュールの理解度チェック30min
Avaliações
Principais avaliações do LAUNCHING INTO MACHINE LEARNING 日本語版
por YK28 de Ago de 2019
TensorFlow PlaygroundやBigQueryに触れることができたのは有益だった。数式が当然のように出てくるのは少し辛いかもしれない。。。
Sobre Programa de cursos integrados Machine Learning with TensorFlow Google Cloud Platform 日本語版
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。
Perguntas Frequentes – FAQ
Posso assistir uma prévia do curso antes de me inscrever?
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Por que não posso assistir este curso como ouvinte?
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