This course is part of the Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版 Specialization

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Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版 SpecializationGoogle Cloud

About this Course

まず、データ品質を向上させる方法や探索的データ分析を実行する方法など、データについての議論から始めます。Vertex AI AutoML についてと、コードを 1 行も記述せずに ML モデルを構築、トレーニング、デプロイする方法を説明します。BigQuery ML のメリットを理解していただけます。その後、機械学習（ML）モデルを最適化する方法、一般化とサンプリングを活用してカスタム トレーニング向けの ML モデルの品質を評価する方法を説明します。

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Course 2 of 5 in the

Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版 Specialization

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Approx. 16 hours to complete

Japanese

What you will learn

データ品質を向上させる方法や探索的データ分析を実行する方法を説明する
Vertex AI と BigQuery ML を使用して AutoML モデルを構築、トレーニングする
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
再現可能でスケーラブルなトレーニング用、評価用、テスト用データセットを作成する

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Syllabus - What you will learn from this course

Week1

Week 1

1 minute to complete

はじめに

1 minute to complete

1 video (Total 1 min)

Week2

Week 2

4 hours to complete

データについて知る: 探索的データ分析によるデータ品質の改善

このモジュールでは、探索的データ分析を実行することで、データの品質を向上させる方法と、データを探索する方法について紹介します。機械学習におけるデータ整理の重要性について説明し、データ品質にどのように影響するかを説明します。たとえば、欠損値があると結果に歪みが生じる可能性があります。また、データ探索の重要性についても学びます。データを整理したら、データセットに対して探索的データ分析を実行しましょう。

4 hours to complete

9 videos (Total 57 min)

9 videos

はじめに39sデータ品質の改善13mGoogle Cloud と Qwiklabs のスタートガイド4mラボの概要: データ品質の改善1mラボのデモ: データ品質の改善22m探索的データ分析とは4mEDA は機械学習でどのように使用されるか4mデータ分析と可視化3mラボの概要: Python と BigQuery を使ったデータ確認46s

1 practice exercise

理解度チェック: データについて知る: 探索的データ分析によるデータ品質の改善10m

Week3

Week 3

3 hours to complete

機械学習の実践

3 hours to complete

6 videos (Total 45 min)

Week4

Week 4

4 hours to complete

Vertex AI を使用した AutoML モデルのトレーニング

4 hours to complete

7 videos (Total 38 min)

7 videos

はじめに23s機械学習とディープラーニングの比較7m自動機械学習とは1mAutoML の回帰モデル10m（省略可）ラボの概要: AutoML 分類モデルのトレーニング（構造化データ）28s（省略可）ラボのデモ: AutoML 分類モデルのトレーニング（構造化データ）7mAutoML モデルを評価する10m

1 practice exercise

理解度チェック: Vertex AI を使用した AutoML モデルのトレーニング18m

Week5

Week 5

4 hours to complete

BigQuery の機械学習: データが存在する ML モデルの開発

4 hours to complete

8 videos (Total 30 min)

8 videos

はじめに22sBigQuery ML を使用した ML モデルのトレーニング5mBigQuery の機械学習対応モデル2mラボの概要: BigQuery ML を使用したペンギンの体重予測（BigQuery ML および Explainable AI）29sラボのデモ: BigQuery ML を使用したペンギンの体重予測（BigQuery ML および Explainable AI）11mBigQuery ML ハイパーパラメータ調整3m（省略可）ラボの概要: BigQuery ML のハイパーパラメータ調整を使用してモデルのパフォーマンスを改善する28sBigQuery ML を使用してレコメンデーションシステムを構築しデプロイする方法5m

1 practice exercise

理解度チェック: BigQuery の機械学習: データが存在する ML モデルの開発10m

Week6

Week 6

1 hour to complete

最適化

1 hour to complete

12 videos (Total 58 min)

12 videos

はじめに26sML モデルの定義4mコースデータセットの紹介6m損失関数の概要6m勾配降下法5m損失曲線のトラブルシューティング2mML モデルの注意点6m講義ラボ: TensorFlow Playground の概要6m講義ラボ: TensorFlow Playground - 上級3m講義ラボ: ニューラルネットワークに関する実践6mパフォーマンス指標3m混同行列5m

1 practice exercise

理解度チェック: 最適化10m

Week7

Week 7

1 hour to complete

一般化とサンプリング

次に、かなり変わった質問にお答えいただきます。最も正確な ML モデルが適切な選択モデルではないのは、どのような場合ですか？最適化に関する最後のモジュールで示唆したとおり、モデルのトレーニングデータセットの損失指標が 0 だからといって、実際の環境の新しいデータでうまく機能するわけではありません。再現可能なトレーニング、評価、テストデータセットを作成し、パフォーマンスベンチマークを確立する方法を学習します。

1 hour to complete

5 videos (Total 28 min)

Reviews

4.4

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TOP REVIEWS FROM LAUNCHING INTO MACHINE LEARNING 日本語版

by YOMay 21, 2021

初心者でも何とか。自身がいかに勉強不足か分かったので、引き続き学習していきたい。

内容はとても丁寧で面白かった。機械学習に興味を持てるきっかけとなった。

by YKAug 28, 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。。。

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About the Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版 Specialization

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。

Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版

Frequently Asked Questions

Can I preview a course before enrolling?
Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.
What will I get when I enroll?
Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.
When will I receive my Course Certificate?
If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.
Why can’t I audit this course?
This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid, when available.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

More questions? Visit the Learner Help Center.

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