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。
このコースについて
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初級レベル
約16時間で修了
日本語
学習内容
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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提供:
シラバス - 本コースの学習内容
1分で修了
はじめに
1分で修了
1件のビデオ (合計1分)
4時間で修了
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
4時間で修了
9件のビデオ (合計57分)
3時間で修了
機械学習の実践
3時間で修了
6件のビデオ (合計45分)
4時間で修了
Vertex AI を使用した AutoML モデルのトレーニング
4時間で修了
7件のビデオ (合計38分)
レビュー
- 5 stars54%
- 4 stars34%
- 3 stars10%
- 1 star2%
LAUNCHING INTO MACHINE LEARNING 日本語版 からの人気レビュー
YOにより2021年5月21日
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。
YKにより2019年8月28日
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。。。
Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版専門講座について

よくある質問
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