How Google does Machine Learning 日本語版
"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。
Monthly Subscription Starting at AED 99 + VAT
- Level Foundation
- Course by Google Cloud
-
Offered by
About
"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。"Modules
レッスン 1
-
1
Videos
1
Videos
- 専門講座「GCP での機械学習」の概要
Google が選ばれる理由
-
2
Videos
2
Videos
- Google が選ばれる理由
- Google Cloud が選ばれる理由
Google の最新情報
-
1
Readings
-
1
Assignment
1
Assignment
- Google Cloud での ML の概要
1
Readings
- Google の最新情報
はじめに: AI ファーストとは
-
6
Videos
-
1
Assignment
1
Assignment
- AI ファーストの概要
6
Videos
- AI ファーストとは
- ML の 2 つの段階
- Google のサービスにおける機械学習
- Google フォトの機械学習
- Google 翻訳と Gmail
- ヒューリスティック ルールの置き換え
事前トレーニング済み ML API
-
10
Videos
-
1
ExternalTool
-
1
Assignment
1
Assignment
- 事前トレーニング済み機械学習 API
1
External Tool
- ラボ: 機械学習 API の呼び出し
10
Videos
- 事前トレーニング済みモデル
- Sara Robinson と機械学習について学習する（単なるルールではない ML）
- Vision API の実用例
- Video Intelligence API
- Cloud Speech-to-Text API
- 翻訳と NL4
- Text-to-Speech
- DialogFlow
- ラボの概要: 事前トレーニング済み機械学習 API の概要
- ラボでのソリューション: 機械学習 API を呼び出す
機械学習にはデータが最重要
-
7
Videos
-
1
Readings
-
1
Discussion
-
1
Assignment
1
Assignment
- 機械学習にはデータが最重要
1
Discussions
- ML の問題のフレーム化
7
Videos
- 機械学習にはデータが最重要
- データ戦略
- トレーニング / サービング スキュー
- 機械学習のトレーニング フェーズ
- ラボの概要 - ML の問題のフレーム化
- ラボのまとめ
- デモ: アプリケーションにおける ML
1
Readings
- AI ファーストとは
ML によるビジネスの変革
-
2
Videos
-
1
Discussion
-
1
Assignment
1
Assignment
- ビジネスの変革
1
Discussions
- 従来と異なる ML のユースケース
2
Videos
- ML 戦略
- ビジネスの変革
Google の機械学習の取り組み
-
5
Videos
-
1
Readings
-
1
Assignment
1
Assignment
- Google の ML の取り組み
5
Videos
- 概要
- ML の意外性
- 秘訣
- ML とビジネス プロセス
- フェーズの終了についての詳細な説明
1
Readings
- Google の ML の取り組み
インクルーシブ ML の概要
-
6
Videos
-
1
Readings
-
1
Assignment
1
Assignment
- インクルーシブ ML
6
Videos
- ML と人間のバイアス
- 包括性の評価指標
- 統計的判断指標と許容されるトレードオフ
- 機会均等
- 判断のシミュレーション
- Facets を使用したデータセット内のエラーの検出
1
Readings
- インクルーシブ ML
クラウドでの Python ノートブックの概要
-
7
Videos
-
2
Readings
-
1
ExternalTool
-
1
Assignment
1
Assignment
- クラウドの Python ノートブック
1
External Tool
- ラボ: Analyzing data using AI Platform Notebooks and BigQuery
7
Videos
- モジュールの概要
- AI Platform Notebooks
- デモ: AI Platform Notebooks
- 開発プロセス
- コンピューティングとストレージ
- ラボの概要: AI Platform Notebooks と BigQuery を使用したデータの分析
- ラボのまとめ: AI Platform Notebooks と BigQuery を使用したデータの分析
2
Readings
- AI Platform Notebooks
- クラウドの Python ノートブック
まとめ:ML 戦略
-
1
Videos
1
Videos
- コースのまとめ
Auto Summary
Discover the essentials of implementing machine learning with Google Cloud in "How Google Does Machine Learning 日本語版". Guided by Coursera, this foundational course in Data Science & AI covers best practices, the use of Vertex AI for AutoML, and creating custom models without coding. Ideal for beginners, it spans through key ML phases, bias recognition, and offers flexible subscription options including Starter and Professional. Perfect for those eager to explore machine learning's potential and Google's advanced tools.
Google Cloud Training