Monthly Subscription Starting at AED 99 + VAT

Art and Science of Machine Learning 日本語版
  • Level Professional
  • المدة
  • الطبع بواسطة Google Cloud
  • Offered by

عن

「Art and Science of machine learning」へようこそ。このコースは 6 つのモジュールで構成されています。このコースでは、機械学習モデルの詳細な調整や最適化によって最高のパフォーマンスを実現するために必要な、機械学習の知識、適切な判断、テストの基本的なスキルについて説明します。正則化の手法を使用してモデルを一般化する方法と、ハイパーパラメータの影響について学習します（モデルのパフォーマンスに対するバッチサイズや学習率の影響など）。一般的なモデル最適化アルゴリズムをいくつか説明し、TensorFlow コードで最適化メソッドを指定する方法を示します。

الوحدات

概要

    • 2 Videos
Show info about module content

2 Videos

  • コースの概要
  • Google Cloud Platform と Qwiklabs のスタートガイド

機械学習の実践

    • 5 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Assignment
Show info about module content

1 Assignment

  • 機械学習の実践: 正則化

5 Videos

  • 概要
  • 正則化
  • L1/L2 正則化
  • ラボの概要: 正則化
  • ラボ: 正則化

1 Readings

  • 参照用リソース - 1 - 機械学習の実践（機械学習の実践）

学習率とバッチサイズ

    • 3 Videos
    • 1 Readings
    • 1 ExternalTool
Show info about module content

1 External Tool

  • 学習曲線の確認

3 Videos

  • 学習率とバッチサイズ
  • 最適化
  • ラボの概要: 学習曲線の確認

1 Readings

  • 参照用リソース - 2 - 機械学習の実践（学習率とバッチサイズ）

概要

    • 5 Videos
    • 1 Readings
    • 2 ExternalTool
    • 1 Assignment
Show info about module content

1 Assignment

  • ハイパーパラメータの調整

2 External Tool

  • BigQuery から Google Cloud Storage にデータをエクスポートする
  • ハイパーパラメータ調整を実行する

5 Videos

  • 概要
  • パラメータまたはハイパーパラメータ
  • グリッド検索を発展させた考察
  • ラボの概要: BigQuery から Google Cloud Storage へのデータのエクスポート
  • ラボの概要: ハイパーパラメータ調整の実行

1 Readings

  • 参照用リソース - 3 - ハイパーパラメータの調整

正則化によるスパース性の実現

    • 4 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Assignment
Show info about module content

1 Assignment

  • L1 正則化

4 Videos

  • 概要
  • スパース性の正則化
  • ラボ: L1 正則化
  • ラボでのソリューション: L1 正則化

1 Readings

  • 参照用リソース - 4 - 機械学習の理論（正則化によるスパース性の実現）

ロジスティック回帰

    • 1 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Assignment
Show info about module content

1 Assignment

  • ロジスティック回帰

1 Videos

  • ロジスティック回帰

1 Readings

  • 参照用リソース - 5 - 機械学習の理論（ロジスティック回帰）

概要

    • 3 Videos
    • 1 Assignment
Show info about module content

1 Assignment

  • ニューラル ネットワークをトレーニングする

3 Videos

  • ニューラル ネットワーク入門
  • ニューラル ネットワーク
  • ラボ: ニューラル ネットワーク環境

ニューラル ネットワークをトレーニングする

    • 3 Videos
    • 2 ExternalTool
Show info about module content

2 External Tool

  • Keras Functional API を使用して DNN を構築する
  • AI Platform を使用してモデルを大規模にトレーニングする

3 Videos

  • トレーニング ニューラル ネットワーク
  • ラボの概要: Keras Functional API を使用した DNN の構築
  • ラボの概要: AI Platform を使用したモデルの大規模なトレーニング

マルチクラス ニューラル ネットワーク

    • 1 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Assignment
Show info about module content

1 Assignment

  • マルチクラス ニューラル ネットワーク

1 Videos

  • 複数クラスのニューラル ネットワーク

1 Readings

  • 参照用リソース - 6 - ニューラル ネットワークの理論

埋め込み

    • 8 Videos
    • 1 Readings
    • 1 ExternalTool
    • 1 Assignment
Show info about module content

1 Assignment

  • 埋め込み

1 External Tool

  • Keras Functional API の概要

8 Videos

  • 埋め込みの概要
  • 埋め込みの確認
  • 推奨事項
  • データドリブンな埋め込み
  • スパースなテンソル
  • 埋め込みのトレーニング
  • 類似性プロパティ
  • ラボの概要: Functional API の概要

1 Readings

  • 参照用リソース - 7 - 埋め込み

概要

    • 1 Videos
    • 3 Readings
Show info about module content

1 Videos

  • まとめ

3 Readings

  • リソース - 参照用資料の編集済みリスト
  • 理解度チェックのすべての問題（PDF 形式）
  • コースのスライド

Auto Summary

Discover the "Art and Science of Machine Learning 日本語版," a Coursera course designed for professionals in Data Science & AI. This course covers six modules focused on fine-tuning and optimizing machine learning models for peak performance. Learners will explore regularization techniques, hyperparameter impacts, and model optimization algorithms, with practical TensorFlow coding examples. Available through Starter and Professional subscriptions.

Google Cloud Training
Instructor

Google Cloud Training