このコースの目的は、柔軟で手軽な TensorFlow 2.x と Keras を使用して、機械学習モデルを作成、トレーニング、およびデプロイすることです。TensorFlow 2.x API の階層について学び、TensorFlow の主要コンポーネントを実践演習で理解します。データセットと特徴列の扱い方について学びます。TensorFlow 2.x 入力データ パイプラインの設計と作成の方法について学びます。tf.data.Dataset を使用して csv データ、NumPy 配列、テキストデータ、および画像を読み込む実践演習を行います。数値、カテゴリ、バケット、およびハッシュの特徴列を作成する実践演習も行います。
课程信息
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始，按照自己的计划学习。
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
中级
完成时间大约为11 小时
日语
字幕：法语（French）, 巴西葡萄牙语, 德语（German）, 俄语（Russian）, 英语（English）, 西班牙语（Spanish）, 日语
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提供方
Google 云端平台
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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么
完成时间为 7 分钟
はじめに
機械学習プログラムの記述に使用するツールは TensorFlow です。そのため、このコースでは TensorFlow について説明します。最初のコースでは、ビジネス上の問題を機械学習の問題として定式化する方法を学習し、2 つ目のコースでは、機械学習が実際にどのように機能するかと、機械学習に使用できるデータセットを作成する方法を学習しました。データの準備ができたので、機械学習プログラムを記述してみましょう。
完成时间为 7 分钟
2 个视频 （总计 7 分钟）
完成时间为 4 小时
コア TensorFlow
"TensorFlow のコア コンポーネントについて説明し、機械学習プログラムを作成する実践演習を行います。遅延評価と命令型プログラムを比較して記述し、グラフ、セッション、変数を使用して、最終的に TensorFlow プログラムをデバッグします。
完成时间为 4 小时
19 个视频 （总计 72 分钟）
19 个视频
はじめに1分钟
TensorFlow とは2分钟
有向グラフの利点5分钟
TensorFlow API の階層3分钟
遅延評価4分钟
グラフとセッション4分钟
テンソルの評価2分钟
グラフの可視化2分钟
テンソル6分钟
変数6分钟
ラボの概要: 下位レベルの TensorFlow プログラムの作成16
ラボのソリューション8分钟
はじめに5分钟
形の問題3分钟
形の問題の修正2分钟
データ型の問題1分钟
全プログラムのデバッグ4分钟
概要: 全プログラムのデバッグ15
デモ: 全プログラムのデバッグ3分钟
3 个练习
TensorFlow とは30分钟
グラフとセッション30分钟
コア TensorFlow30分钟
完成时间为 5 小时
Estimator API
このモジュールでは、Estimator API について説明します。
完成时间为 5 小时
18 个视频 （总计 67 分钟）
18 个视频
はじめに1分钟
Estimator API3分钟
事前作成済み Estimator5分钟
デモ: 住宅価格モデル1分钟
チェックポインティング1分钟
メモリ内データセットのトレーニング2分钟
ラボの概要: Estimator API39
ラボのソリューション: Estimator API10分钟
Dataset API を使用して大規模なデータセットをトレーニングする8分钟
ラボの概要: バッチ処理を使用して TensorFlow の取り込みをスケールアップする35
ラボのソリューション: バッチ処理を使用して TensorFlow の取り込みをスケールアップする5分钟
大規模なジョブ、分散トレーニング6分钟
TensorBoard によるモニタリング3分钟
デモ: TensorBoard UI28
処理入力関数5分钟
内容のまとめ: Estimator API1分钟
ラボの概要: Estimator API を使用して分散トレーニング TensorFlow モデルを作成する51
ラボのソリューション: Estimator API を使用して分散トレーニング TensorFlow モデルを作成する7分钟
1 个练习
Estimator API30分钟
完成时间为 2 小时
CMLE で TensorFlow モデルをスケールする
ここでは、TensorFlow モデルの使い方と、機械学習モデルのトレーニングとデプロイに向けて GCP のマネージド インフラストラクチャで TensorFlow モデルをトレーニングする方法について説明します。
完成时间为 2 小时
6 个视频 （总计 29 分钟）
6 个视频
はじめに31
Cloud Machine Learning Engine を使用する理由6分钟
モデルをトレーニングする2分钟
トレーニング ジョブのモニタリングとデプロイを行う2分钟
ラボの概要: Cloud Machine Learning Engine を使用して TensorFlow をスケーリングする50
ラボのソリューション: Cloud Machine Learning Engine を使用して TensorFlow をスケーリングする16分钟
1 个练习
Cloud MLE30分钟
完成时间为 2 分钟
まとめ
ここでは、このコースで学習した TensorFlow のトピックについて要点をまとめます。コア TensorFlow コード、Estimator API、Cloud Machine Learning Engine による機械学習モデルのスケーリングについて振り返ります。
完成时间为 2 分钟
1 个视频 （总计 2 分钟）
1 个视频
まとめ2分钟
关于 Machine Learning with TensorFlow Google Cloud Platform 日本語版 专项课程
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。
常见问题
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