6 Questions With a Google AI Research Director
April 26, 2024
Article
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This course is part of Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版 Specialization
Instructor: Google Cloud Training
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(132 reviews)
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Vertex AI プラットフォームの概要を説明し、このプラットフォームを使用してコードを 1 行も記述せずに AutoML 機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイする方法を説明する
Google Cloud で機械学習を実装する際のベスト プラクティスを説明する
Google Cloud Platform のツールと環境を機械学習に活用する
責任ある AI のベスト プラクティスを説明する
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8 assignments
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"Google Cloud で機械学習を実装する際のベスト プラクティスには何があるでしょうか。Vertex AI とは何であり、このプラットフォームを使用してコードを 1 行も記述せずに AutoML 機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイするにはどうすればよいでしょうか。機械学習とはどのようなもので、どのような問題の解決に役立つのでしょうか。
Google では機械学習について独自の視点で考えています。マネージド データセット、特徴量ストア、そしてコードを 1 行も記述せずに迅速に機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイする手段を 1 つにまとめた統合プラットフォームを提供するとともに、データにラベル付けし、TensorFlow、SciKit Learn、Pytorch、R やその他のフレームワークを使用して Workbench ノートブックを作成できるようにすることが、Google の考える機械学習の在り方です。Google の Vertex AI プラットフォームでは、カスタムモデルをトレーニングしたり、コンポーネント パイプラインを構築したりすることもできます。さらに、オンライン予測とバッチ予測の両方を実施できます。このコースでは、候補となるユースケースを機械学習で学習できる形に変換する 5 つのフェーズについても説明し、これらのフェーズを省略しないことが重要である理由について論じます。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の認識と、それを識別する方法について説明します。"
この専門講座の概要と、講座を担当する Google のエキスパートを紹介します。
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Google が自社の企業戦略は AI ファーストであると説明する際の意味と、実際の意味について学びます。
23 videos1 reading3 assignments1 app item1 discussion prompt
このモジュールでは、Google が長年にわたって蓄積してきた組織としてのノウハウについて説明します。
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このモジュールでは、機械学習システムがデフォルトでは公平でない理由と、機械学習をプロダクトに導入する際に留意しなければならないいくつかの事項について説明します。
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AI Platform Notebooks の役割を理解する
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この専門講座で取り上げる機械学習の主なトピックを確認します。
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DeepLearning.AI
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Reviewed on Jan 1, 2020
Very comprehensive. The amount of course is appropriate to learn in a several days.
Reviewed on Aug 27, 2019
Googleの機械学習への取り組み概要がよく理解できました。モジュール5で実践することでより理解も深まりました。他のコースも受講してみたいと思います。
ただ、モジュール5の最後の問題の入力の仕方が分かりません。答えが違っているのか入力方法が間違っているのかが分かりません。ディスカッションフォーラムにも質問が出ていますので、ぜひともご回答していただければと思います。
Reviewed on Sep 8, 2019
途中で1つも進めていないセッションML on GCP C1-Analyzing data using Dtalab and BigQueryが1日の作業量を超過したという理由で使えなくなり進行に支障がでましたが、それ以外は順調に教育を進める事ができ、Machine Learningの基礎を理解する事ができました。
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