Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版 专项课程

機械学習とはどのようなもので、どのような問題を解決できるでしょうか。Google は機械学習について、データだけでなくロジックの面からも独自の視点で考えています。機械学習モデルのパイプラインの構築について検討する際、このようなフレーミングがなぜデータ サイエンティストにとって有益であるかを説明します。

次に、候補となるユースケースを機械学習を利用できるように変換する 5 つの段階について説明し、こうした段階を省略しないことの重要性について検討します。最後に、機械学習によって増幅される可能性のあるバイアスと、それを認識する方法について確認します。 >>> この専門講座に登録すると、よくある質問に記載されているとおり、Qwiklabs の利用規約（https://qwiklabs.com/terms_of_service）に同意したことになります。<<<

機械学習の歴史を皮切りに、ニューラル ネットワークがデータ サイエンスの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、一般化が可能なデータセットの作成も含まれます。実験に対応するため、繰り返し使用できるデータセットの作成方法について解説します。

コースの目標: ディープ ラーニングが注目を集めている理由を理解する 損失関数とパフォーマンス指標を使用して、モデルの最適化と評価を行う 機械学習で発生しがちな一般的な問題を軽減する 繰り返し使用可能でスケーラブルなトレーニング用、評価用、テスト用のデータセットを作成する

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。

Keras Sequential API と Keras Functional API を使用してディープ ラーニング モデルを作成する方法を学びます。活性化関数、損失、および最適化について学びます。Jupyter ノートブックの実践演習では、基本的な線形回帰、基本的なロジスティック回帰、および高度なロジスティック回帰の機械学習モデルを作成できます。Cloud AI Platform での大規模な機械学習モデルのトレーニング、デプロイ、および本稼働の方法について学びます。

機械学習（ML）モデルの精度を高める方法や、最も有用な特徴量を作成するためのデータ列の見極め方を学びたい方におすすめのコースです。この Feature Engineering コースでは、「良い」特徴量と「悪い」特徴量について説明し、それらをモデルで最大限に活用できるように前処理して変換する方法を解説します。