Course Summary
This course by Google teaches the fundamentals of machine learning and how to use Google's TensorFlow framework to build models. Students will gain hands-on experience with real-world applications of machine learning.Key Learning Points
- Learn the basics of machine learning
- Gain practical experience with TensorFlow
- Apply machine learning to real-world problems
Related Topics for further study
Learning Outcomes
- Understand the basics of machine learning
- Gain proficiency in using TensorFlow
- Apply machine learning to real-world problems
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Basic knowledge of programming
- Familiarity with linear algebra and calculus
Course Difficulty Level
IntermediateCourse Format
- Online
- Self-paced
- Video lectures
Similar Courses
- Applied Data Science with Python
- Advanced Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform
Related Education Paths
- Google Cloud Certified - Professional Data Engineer
- Google Cloud Certified - Professional Machine Learning Engineer
Notable People in This Field
- Andrew Ng
- Ian Goodfellow
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Description
機械学習とはどのようなもので、どのような問題を解決できるでしょうか。Google は機械学習について、データだけでなくロジックの面からも独自の視点で考えています。機械学習モデルのパイプラインの構築について検討する際、このようなフレーミングがなぜデータ サイエンティストにとって有益であるかを説明します。
Outline
- コースの概要
- 専門講座「GCP での機械学習」の概要
- Google が選ばれる理由
- Google Cloud が選ばれる理由
- Google の最新情報
- Google Cloud での ML の概要
- AI ファーストとは
- 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
- 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
- AI ファーストとは
- AI ファーストの概要
- 事前トレーニング済み機械学習 API
- 機械学習にはデータが最重要
- Google の ML の取り組み
- ML 戦略
- ビジネスの変革
- 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
- Google の ML の取り組み
- ビジネスの変革
- Google の ML の取り組み
- インクルーシブ ML
- 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
- インクルーシブ ML
- インクルーシブ ML
- クラウドの Python ノートブック
- 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
- AI Platform Notebooks
- クラウドの Python ノートブック
- クラウドの Python ノートブック
- まとめ
- コースのまとめ
Summary of User Reviews
Discover the world of Google Machine Learning with this comprehensive course on Coursera. User reviews suggest this course to be quite impressive and informative, with a lot of practical assignments and quizzes to test your understanding. Many users appreciated the interactive nature of the course that made learning fun and engaging.Key Aspect Users Liked About This Course
interactive nature of the coursePros from User Reviews
- practical assignments and quizzes for better understanding
- well-structured and informative course material
- great visual aids and examples to explain complex concepts
Cons from User Reviews
- some users found the course to be too basic
- lack of personalized feedback on assignments
- not suitable for beginners with no prior knowledge of machine learning
Google Cloud Training
4.5 Raiting
How Google does Machine Learning 日本語版
- 4.5
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機械学習とはどのようなもので、どのような問題を解決できるでしょうか。Google は機械学習について、データだけでなくロジックの面からも独自の視点で考えています。機械学習モデルのパイプラインの構築について検討する際、このようなフレーミングがなぜデータ サイエンティストにとって有益であるかを説明します。 次に、候補となるユースケースを機械学習を利用できるように変換する 5 つの段階について説明し、こうした段階を省略しないことの重要性について検討します。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と、それを認識する方法について確認します。 >>> この専門講座に登録すると、よくある質問に記載されているとおり、Qwiklabs の利用規約（https://qwiklabs. com/terms_of_service）に同意したことになります。<<< コースの概要 専門講座「GCP での機械学習」の概要 Google が選ばれる理由 Google Cloud が選ばれる理由 Google の最新情報 Google Cloud での ML の概要...
