About this Course
4.4
8 ratings
2 reviews

100% online

Start instantly and learn at your own schedule.

Flexible deadlines

Reset deadlines in accordance to your schedule.

Intermediate Level

Approx. 7 hours to complete

Suggested: 17 hours/week...

Japanese

Subtitles: Japanese, French, Portuguese (Brazilian), German, English, Spanish...

100% online

Start instantly and learn at your own schedule.

Flexible deadlines

Reset deadlines in accordance to your schedule.

Intermediate Level

Approx. 7 hours to complete

Suggested: 17 hours/week...

Japanese

Subtitles: Japanese, French, Portuguese (Brazilian), German, English, Spanish...

Syllabus - What you will learn from this course

Week
1
4 minutes to complete

はじめに

このコースでは、機械学習(ML)の基礎知識を習得し、この専門分野で使用されている用語を理解できるようになります。また、Google の ML プラクティショナーから実践面でのヒントや問題を学び、コードや知識を習得して独自の ML モデルに活用することもできます。...
1 video (Total 4 min)
1 video
1 hour to complete

実践的な機械学習

このモジュールでは、主要なタイプの機械学習(ML)について説明し、最新技術に至るまでの ML の歴史について検証していきながら、ML プラクティショナーとしてのキャリアアップを図ります。...
10 videos (Total 62 min), 1 quiz
10 videos
教師あり学習5m
回帰と分類11m
機械学習小史: 線形回帰7m
機械学習小史: パーセプトロン5m
機械学習小史: ニューラル ネットワーク7m
機械学習小史: 決定ツリー5m
機械学習小史: カーネル メソッド4m
機械学習小史: ランダム フォレスト4m
機械学習小史: 最新のニューラル ネットワーク8m
1 practice exercise
モジュール理解度チェック6m
1 hour to complete

最適化

このモジュールでは、機械学習(ML)モデルを最適化する方法について説明します。...
13 videos (Total 61 min), 1 quiz
13 videos
機械学習モデルの定義4m
出生率データセットの概要6m
損失関数の概要6m
勾配降下法5m
損失曲線のトラブルシューティング2m
機械学習で起こる問題6m
ラボ: TensorFlow Playground の概要6m
ラボ: TensorFlow Playground の詳細3m
ラボ: ニューラル ネットワークの実践6m
損失曲線のトラブルシューティング1m
パフォーマンス指標3m
混同行列5m
1 practice exercise
モジュール理解度チェック6m
3 hours to complete

一般化とサンプリング

ここからは、少し違った角度から検討していきます。正解率が最も高い機械学習(ML)モデルを選択するのが適さないことがありますが、それはどのような場合でしょうか。前回の最適化に関するモジュールで示唆したように、トレーニング データセットに対するモデルの損失指標が 0 というだけでは、実世界の新しいデータを適切に処理できることにはなりません。...
9 videos (Total 64 min), 3 quizzes
9 videos
一般化と機械学習モデル6m
モデル トレーニングをいつ停止すべきか5m
BigQuery で再現性のあるサンプルを作成する6m
デモ: BigQuery でデータセットを分割する8m
ラボの概要1m
ラボの学習内容からソリューションを作成する手順9m
ラボの概要2m
ラボの学習内容からソリューションを作成する手順23m
1 practice exercise
モジュールの理解度チェック12m
3 minutes to complete

まとめ

...
1 video (Total 3 min)

About Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

About the Machine Learning with TensorFlow Google Cloud Platform 日本語版 Specialization

機械学習とはどのようなもので、どのような問題解決に役立つのでしょうか。候補となるユースケースを機械学習で習得できる形に変換する5段階とは、そしてこれらの段階を省略しないことが重要である理由は何でしょうか。今、なぜニューラル ネットワークに注目が集まっているのでしょうか。 問題を設定し、勾配降下を使用して適切な解決策を見つけ、データセットを作成する方法について学びます。また、Tensorflow でスケーラブルな分散型機械学習モデルを作成して、これらのモデルのトレーニングを拡張し、高性能な予測ができるようになります。さらに、機械学習(ML)がデータから重要な特質を学習したり、人間による分析を問題に取り入れるように、生データを変換します。最後に、正確で一般化されたモデルを生成し、特定の ML 問題を解決する理論について、および適切なパラメータの組み合わせ方を学びます。まず ML 集中型の戦略の構築から始め、その後 Google Cloud Platform のハンズオンラボを通じてモデルのトレーニング、最適化、本稼働まで、ML に関する手順全体を実習します。...
Machine Learning with TensorFlow  Google Cloud Platform 日本語版

Frequently Asked Questions

  • Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.

  • If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

  • Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.

  • If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.

  • This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid, when available.

More questions? Visit the Learner Help Center.