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Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP 日本語版
  • Level Professional
  • المدة
  • الطبع بواسطة Google Cloud
  • Offered by

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機械学習をデータ パイプラインに組み込むことで、企業はデータから効率的に分析情報を抽出できるようになります。このコースでは、必要なカスタマイズの程度に応じて、Google Cloud Platform で機械学習をデータ パイプラインに組み込む方法をいくつか説明します。たとえば、ほとんどあるいはまったくカスタマイズが必要ない場合向けの AutoML、機械学習機能の大幅なカスタマイズが必要な場合向けの AI Platform Notebooks と BigQuery Machine Learning を紹介します。また、このコースでは、Kubeflow を使用して機械学習ソリューションを本稼働させる方法についても説明します。受講者は Qwiklabs を使用して、Google Cloud Platform での機械学習モデルの構築を実際に体験することができます。

الوحدات

コースの概要

    • 1 Videos
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  • コース概要

分析と AI

    • 4 Videos
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4 Videos

  • モジュールの概要
  • AI とは何か
  • アドホックなデータ分析から、データドリブンな意思決定まで
  • Google Cloud で利用可能な ML モデルの種類

理解度チェック

    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 分析と AI の概要

事前構築済み ML モデル API

    • 5 Videos
    • 1 ExternalTool
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1 External Tool

  • ラボ: Natural Language API を使用した非構造化テキストの分類

5 Videos

  • モジュールの概要
  • 非構造化データに伴う困難
  • ML API によるデータの拡充
  • ラボの概要: Natural Language API を使用した非構造化テキストの分類
  • Coursera: Google Cloud Platform と Qwiklabs を使用する

理解度チェック

    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 非構造化データ用の事前構築済み ML モデル API

Notebooks を使用したビッグデータ分析

    • 4 Videos
    • 1 ExternalTool
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  • ラボ: Vertex AI 上の JupyterLab における BigQuery

4 Videos

  • モジュールの概要
  • ノートブックとは
  • BigQuery のマジックと Pandas との連係
  • ラボの概要: Vertex AI 上の JupyterLab における BigQuery

理解度チェック

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1 Assignment

  • Notebooks を使用したビッグデータ分析

本番環境の ML パイプライン

    • 6 Videos
    • 1 ExternalTool
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  • ラボ: Vertex AI でパイプラインを実行する

6 Videos

  • モジュールの概要
  • Google Cloud で ML を実行する方法
  • Vertex AI Pipelines
  • TensorFlow Hub
  • ラボの概要: Vertex AI でパイプラインを実行する
  • まとめ

理解度チェック

    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 本番環境の ML パイプライン

BigQuery ML

    • 6 Videos
    • 2 ExternalTool
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2 External Tool

  • BigQuery ML の回帰モデルを使用した自転車レンタル時間の予測
  • ラボ: BigQuery ML での映画のレコメンデーション

6 Videos

  • モジュールの概要
  • BigQuery ML を使った迅速なモデル構築
  • サポートされているモデル
  • ラボの概要: BigQuery ML の回帰モデルを使用した自転車レンタル時間の予測
  • ラボの概要: BigQuery ML での映画のレコメンデーション
  • まとめ

理解度チェック

    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • BigQuery ML で SQL を使用したカスタムモデルの構築

AutoML

    • 6 Videos
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6 Videos

  • モジュールの概要
  • AutoML の利点
  • AutoML Vision
  • AutoML を使用した自然言語処理
  • AutoML Tables
  • まとめ

理解度チェック

    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • AutoML を使用したカスタムモデルの構築

コースのまとめ

    • 1 Videos
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  • コースのまとめ

Auto Summary

Unlock the power of data with the course "Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP 日本語版," designed to elevate your capabilities in integrating machine learning (ML) into data pipelines on Google Cloud. This course delves into various techniques for incorporating ML, whether you need minimal customization with AutoML or more tailored solutions using Notebooks and BigQuery ML. Additionally, you'll learn how to deploy ML solutions in production using Vertex AI. Presented by Coursera, this professional-level course is ideal for IT and computer science enthusiasts looking to expand their knowledge in smart analytics and AI. Flexible subscription options, including Starter and Professional tiers, make it accessible for different learning needs. Join now and transform your approach to data analytics and machine learning with expert guidance.

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