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Launching into Machine Learning 日本語版
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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。

الوحدات

コースの概要

    • 1 Videos
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1 Videos

  • コースの概要

データについて知る: モジュールの概要

    • 1 Videos
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1 Videos

  • はじめに

探索的データ分析によるデータ品質の改善

    • 8 Videos
    • 1 Readings
    • 2 ExternalTool
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 理解度チェック: 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

2 External Tool

  • ラボ: データ品質の改善
  • ラボ: Python と BigQuery を使った探索的データ分析

8 Videos

  • データ品質の改善
  • Google Cloud と Qwiklabs のスタートガイド
  • ラボの概要: データ品質の改善
  • ラボのデモ: データ品質の改善
  • 探索的データ分析（EDA）とは
  • ML での EDA の使われ方
  • データ分析と可視化
  • ラボの概要: Python と BigQuery を使ったデータ探索

1 Readings

  • リソース: 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

ML の実践: モジュールの概要

    • 1 Videos
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1 Videos

  • はじめに

教師ありの学習

    • 5 Videos
    • 1 Readings
    • 1 ExternalTool
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 理解度チェック: ML の実践

1 External Tool

  • ラボ: 線形回帰の概要

5 Videos

  • 教師ありの学習
  • 線形回帰
  • ラボの概要: 線形回帰の概要
  • ラボのデモ: 線形回帰の概要
  • ロジスティック回帰

1 Readings

  • リソース: ML の実践

Vertex AI を使用した AutoML モデルのトレーニング: モジュールの概要

    • 1 Videos
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1 Videos

  • はじめに

Vertex AI を使用した AutoML モデルのトレーニング

    • 4 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 理解度チェック: Vertex AI を使用した AutoML モデルのトレーニング

4 Videos

  • ML とディープ ラーニングの比較
  • 自動 ML とは
  • AutoML の回帰モデル
  • AutoML モデルを評価する

1 Readings

  • リソース: Vertex AI を使用した AutoML モデルのトレーニング

BigQuery の ML: モジュールの概要

    • 1 Videos
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1 Videos

  • はじめに

データのある場所で ML モデルを開発する

    • 6 Videos
    • 1 Readings
    • 1 ExternalTool
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 理解度チェック: BigQuery の ML: データのある場所で ML モデルを開発する

1 External Tool

  • ラボ: BigQuery ML でペンギンの体重を予測する

6 Videos

  • BigQuery ML を使用した ML モデルのトレーニング
  • BigQuery の ML 対応モデル
  • ラボの概要: BigQuery ML を使用したペンギンの体重予測（BigQuery ML および Explainable AI）
  • ラボのデモ: BigQuery ML を使用したペンギンの体重予測（BigQuery ML および Explainable AI）
  • BigQuery ML ハイパーパラメータ チューニング
  • BigQuery ML を使用してレコメンデーション システムを構築しデプロイする方法

1 Readings

  • リソース: BigQuery の ML: データのある場所で ML モデルを開発する

最適化: モジュールの概要

    • 1 Videos
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1 Videos

  • はじめに

ML モデルの定義

    • 3 Videos
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3 Videos

  • ML モデルの定義
  • コース データセットの紹介
  • 損失関数の概要

勾配降下法

    • 3 Videos
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3 Videos

  • 勾配降下法
  • 損失曲線のトラブルシューティング
  • ML モデルの注意点

TensorFlow Playground

    • 3 Videos
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3 Videos

  • 講義ラボ: TensorFlow Playground の概要
  • 講義ラボ: TensorFlow Playground - 上級
  • 講義ラボ: ニューラル ネットワークに関する実践

パフォーマンス指標

    • 2 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 理解度チェック: 最適化

2 Videos

  • パフォーマンス指標
  • 混同行列

1 Readings

  • リソース: 最適化

一般化とサンプリング: モジュールの概要

    • 1 Videos
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1 Videos

  • はじめに

一般化

    • 2 Videos
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2 Videos

  • 一般化と ML モデル
  • モデル トレーニングを停止するタイミング

サンプリング

    • 2 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 理解度チェック: 一般化とサンプリング

2 Videos

  • BigQuery で再現可能なサンプルを作成する
  • デモ: BigQuery でデータセットを分割する

1 Readings

  • リソース: 一般化とサンプリング

コースのまとめ

    • 4 Readings
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4 Readings

  • まとめ
  • リソース: すべての理解度チェックの質問
  • リソース: すべての参考資料
  • リソース: すべてのスライド (English only)

Auto Summary

Embark on your Machine Learning journey with "Launching into Machine Learning 日本語版" by Coursera. This foundational course in Data Science & AI delves into improving data quality, exploratory data analysis, and utilizing Vertex AI AutoML for no-code ML model building, training, and deployment. It also covers the benefits of BigQuery ML, model optimization, and evaluating ML model quality for custom training through generalization and sampling. Available with Starter and Professional subscriptions, this course is tailored for beginners eager to explore the world of machine learning.

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