Sobre este Programa de cursos integrados

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。 問題を設定し、勾配降下を使用して適切な解決策を見つけ、データセットを作成する方法について学びます。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拡張し、高性能な予測ができるようになります。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るように、生データを変換します。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、および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。
Resultados de carreira do aprendiz
50%
Conseguiu um aumento ou uma promoção.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
Cursos 100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Cronograma flexível
Definição e manutenção de prazos flexíveis.
Nível intermediário
Aprox. 3 meses para completar
6 horas/semana sugeridas
Japonês
Resultados de carreira do aprendiz
50%
Conseguiu um aumento ou uma promoção.
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Cronograma flexível
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Nível intermediário
Aprox. 3 meses para completar
6 horas/semana sugeridas
Japonês

Este Programa de cursos integrados contém 5 cursos

Curso1

Curso 1

How Google does Machine Learning 日本語版

4.5
estrelas
118 classificações
22 avaliações
Curso2

Curso 2

Launching into Machine Learning 日本語版

4.4
estrelas
44 classificações
7 avaliações
Curso3

Curso 3

Intro to TensorFlow 日本語版

3.7
estrelas
9 classificações
Curso4

Curso 4

Feature Engineering 日本語版

4.2
estrelas
6 classificações

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Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.