Course Summary
This course focuses on launching machine learning projects, from idea to prototype. Students will learn how to apply machine learning to real-world problems and gain practical experience with tools like scikit-learn, TensorFlow, and Keras.Key Learning Points
- Learn how to launch machine learning projects from idea to prototype
- Gain practical experience with tools like scikit-learn, TensorFlow, and Keras
- Apply machine learning to real-world problems
Related Topics for further study
- Machine Learning Applications
- Launching Machine Learning Projects
- Real-World Problem Solving
- Scikit-learn
- TensorFlow
Learning Outcomes
- Understand the process of launching a machine learning project
- Gain practical experience with scikit-learn, TensorFlow, and Keras
- Apply machine learning to real-world problems
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Python programming experience
- Basic understanding of machine learning concepts
Course Difficulty Level
IntermediateCourse Format
- Online
- Self-paced
Similar Courses
- Applied Data Science with Python
- Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning
Related Education Paths
Notable People in This Field
- Co-founder of Coursera
- Co-director of Stanford AI Lab
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Description
機械学習の歴史を皮切りに、ニューラル ネットワークがデータ サイエンスのさまざまな問題でうまく機能している理由をご紹介します。次に、教師あり学習の問題を設定し、勾配降下法を使用して適切な解決策を見つける方法について説明します。これには、一般化が可能なデータセットの作成も含まれます。実験に対応するため、繰り返し使用できるデータセットの作成方法について解説します。
Outline
- コースの概要
- コース概要
- Google Cloud と Qwiklabs のスタートガイド
- データ品質の向上と探索的データ分析
- 概要
- データ品質の改善
- ラボの概要: データ品質の改善
- 探索的データ分析
- ラボの概要: 探索的データ分析
- リソース
- データ品質の向上の練習問題
- 探索的データ分析の練習問題
- 実践的な機械学習
- 概要
- 教師あり学習
- 分類と回帰
- 機械学習小史: 線形回帰
- 機械学習小史: パーセプトロン
- 機械学習小史: ニューラル ネットワーク
- ラボの概要: 線形モデルの概要
- ラボの概要: ロジスティック回帰
- 機械学習小史: ディシジョン ツリー
- 機械学習小史: ランダム フォレスト
- ラボの概要: Python におけるディシジョン ツリーとランダム フォレスト
- 機械学習小史: カーネル メソッド
- 機械学習小史: 最新のニューラル ネットワーク
- リソース
- 教師あり学習
- 回帰と分類
- 線形回帰
- パーセプトロン
- ニューラル ネットワーク
- デシジョン ツリー
- カーネル メソッド
- 機械学習の歴史: 最新のニューラル ネットワーク
- 最適化
- Introduction
- 機械学習モデルの定義
- 出生率データセットの概要
- 損失関数の概要
- 勾配降下法
- 損失曲線のトラブルシューティング
- 機械学習モデルの注意点
- ラボ: TensorFlow Playground の概要
- ラボ: TensorFlow Playground の詳細
- ラボ: ニューラル ネットワークの実践
- 損失曲線のトラブルシューティング
- パフォーマンス指標
- 混同行列
- リソース
- レッスンの理解度チェック
- レッスンの理解度チェック
- レッスンの理解度チェック
- モジュールの理解度チェック
- 一般化とサンプリング
- 概要
- 一般化と機械学習モデル
- モデルのトレーニングを終了するタイミング
- 講義: BigQuery で繰り返し使用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
- ラボの概要: BigQuery で繰り返し使用可能なデータセットの分割を作成する
- ラボでのソリューションのチュートリアル: BigQuery で繰り返し使用可能なデータセットの分割を作成する
- ラボの概要: 機械学習データセットの調査と作成
- ラボでのソリューションのチュートリアル: 機械学習データセットの調査と作成
- リソース
- 一般化と機械学習モデル
- モジュールの理解度チェック
- まとめ
- コースのまとめ
- リソース - 参考情報がまとめられた PDF
- PDF 形式の理解度チェック問題
- コースの理解度チェック
Summary of User Reviews
Discover the art of machine learning with this comprehensive course. Users rave about the depth of knowledge provided and the practical applications that can be implemented.Key Aspect Users Liked About This Course
Many users found the practical applications of the course to be very useful.Pros from User Reviews
- In-depth knowledge provided
- Practical applications can be implemented
- Great course for beginners
- Excellent support from the instructors
- Well-structured and easy to follow
Cons from User Reviews
- Some users found the pace to be too slow
- A few technical issues with the platform were reported
- Not suitable for more advanced users
- Some users found the examples to be too simplistic
- A few users found the course to be too theoretical
Google Cloud Training
4.4 Raiting
Launching into Machine Learning 日本語版
- 4.4
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機械学習の歴史を皮切りに、ニューラル ネットワークがデータ サイエンスのさまざまな問題でうまく機能している理由をご紹介します。次に、教師あり学習の問題を設定し、勾配降下法を使用して適切な解決策を見つける方法について説明します。これには、一般化が可能なデータセットの作成も含まれます。実験に対応するため、繰り返し使用できるデータセットの作成方法について解説します。 コースの目標: ディープ ラーニングが注目を集めている理由を理解する 損失関数とパフォーマンス指標を使用して、モデルの最適化と評価を行う 機械学習で発生しがちな一般的な問題を軽減する 繰り返し使用可能でスケーラブルなトレーニング用、評価用、テスト用のデータセットを作成する コースの概要 コース概要 Google Cloud と Qwiklabs のスタートガイド データ品質の向上と探索的データ分析 概要 データ品質の改善 ラボの概要: データ品質の改善...
