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Machine Learning in the Enterprise - 日本語版

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About this Course

このコースには、ML ワークフローに対する実践的なアプローチが含まれています。ML チームが直面しているいくつかの ML ビジネス要件とユースケースに関するケーススタディの方法を紹介します。ML チームは、データの管理とガバナンスに必要なツールを理解し、Dataflow と Dataprep の概要を提供することから前処理タスクに BigQuery を使用することまで、データの前処理に最適なアプローチを検討する必要があります。
チームには、2 つの具体的なユースケースに対して機械学習モデルを構築するための 3 つのオプションが提示されます。このコースでは、チームが目的を達成するために、AutoML、BigQuery ML、またはカスタム トレーニングを使用する理由を説明します。さらに、カスタム トレーニングについても深く掘り下げます。コード構造のトレーニング、ストレージ、大規模なデータセットの読み込みからトレーニング済みモデルのエクスポートまで、カスタム トレーニングの要件について説明します。
 
 Docker の知識がほとんどなくてもコンテナ イメージを構築できる、カスタム トレーニングの機械学習モデルを構築します。
 
 ケーススタディ チームは、Vertex Vizier を使用したハイパーパラメータの調整と、これを使用してモデルのパフォーマンスを改善する方法を検証します。モデル改善についての理解を深めるために、理論についても詳しく考察します。正則化、スパース性の扱いなど、数多くある重要なコンセプトと原則について説明します。最後に、予測とモデル モニタリングの概要と、ML モデルを管理するための Vertex AI の活用方法について説明します。

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What you will learn

データ管理、ガバナンス、前処理オプションについて説明する
Vertex AutoML、BigQuery ML、カスタムトレーニングを使うタイミングを特定する
Vertex Vizier ハイパーパラメータ調整を実装する
Vertex AI を使用して、バッチ予測とオンライン予測を作成する方法、モデルのモニタリングを設定する方法、パイプラインを作成する方法を説明する

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Syllabus - What you will learn from this course

Week1

Week 1

2 minutes to complete

Module 0: はじめに

2 minutes to complete

1 video (Total 2 min)

Week2

Week 2

24 minutes to complete

Module 1: ML に関する企業のワークフローの把握

24 minutes to complete

2 videos (Total 6 min), 1 reading, 1 quiz

Week3

Week 3

2 hours to complete

Module 2: 企業のデータ

2 hours to complete

9 videos (Total 34 min), 1 reading, 2 quizzes

Week4

Week 4

3 hours to complete

Module 3: 機械学習とカスタムトレーニングの科学

3 hours to complete

8 videos (Total 36 min), 2 readings, 2 quizzes

8 videos

はじめに18s機械学習の技術と科学6mトレーニングを迅速化する8mカスタムトレーニングを使用する場面5mトレーニングの要件と依存関係（パート 1）9mトレーニングの要件と依存関係（パート 2）3mVertex AI を使用したカスタム ML モデルのトレーニング2mラボの概要: Vertex AI: マネージドデータセットを使用したカスタムトレーニングジョブと予測29s

2 readings

リソース: 機械学習とカスタムトレーニングの科学10mリソース: 機械学習の科学 (ENGLISH ONLY)30m

1 practice exercise

理解度チェック: 機械学習とカスタムトレーニングの科学12m

Week5

Week 5

5 hours to complete

Module 4: Vertex Vizier のハイパーパラメータ調整

5 hours to complete

3 videos (Total 17 min), 1 reading, 3 quizzes

Week6

Week 6

5 hours to complete

Module 5: Vertex AI を使用した予測とモデルのモニタリング

このモジュールでは Vertex AI 予測およびモデルのモニタリングについて説明します。まず、ビルド済みコンテナまたはカスタムコンテナを使用したバッチ予測やオンライン予測について説明し、次に ML モデルのパフォーマンスを管理するために役立つサービスであるモデルのモニタリングについて確認します。

5 hours to complete

4 videos (Total 16 min), 1 reading, 3 quizzes

Week7

Week 7

6 hours to complete

Module 6: Vertex AI Pipelines

6 hours to complete

3 videos (Total 5 min), 2 readings, 3 quizzes

Week8

Week 8

21 minutes to complete

Module 7: ML 開発のベストプラクティス

21 minutes to complete

5 videos (Total 11 min), 1 reading

Week9

Week 9

2 hours to complete

Module 8: コースのまとめ

2 hours to complete

4 readings

Week10

Week 10

23 minutes to complete

Module 9: シリーズのまとめ

23 minutes to complete

1 video (Total 3 min), 1 reading

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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