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Introduction to Programming
by Karl Krueger , Kelly Howard , Julia Van Cleve , Abe Feinberg , James Parkes , Richard Kalehoff- 0.0
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4 Months
Udacity's Intro to Programming is your first step towards careers in Web and App Development, Machine Learning, Data Science, AI, and more! This program is perfect for beginners....
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals 日本語版
by Google Cloud Training- 4.5
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Approx. 13 hours to complete
Data and Machine Learning on GCP 専門講座の概要...
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP 日本語版
by Google Cloud Training- 0.0
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Approx. 8 hours to complete
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。...
Applying Machine Learning to your Data with GCP 日本語版
by Google Cloud Training- 0.0
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Approx. 9 hours to complete
ペタバイト規模のデータに対して数秒でクエリを実行して処理する方法や、データの増大に合わせて自動的にスケーリングされるデータ分析に関心がある場合は、ぜひ Data Insights コースを受講してください。 この 1 週間のオンライン速習コースに参加すると、Google Cloud Platform を使用したデータ分析と可視化によって分析情報を得る方法を学習できます。本コースにはインタラクティブなシナリオとハンズオンラボが用意されており、参加者は Google BigQuery のさまざまなデータセットを使用して、分析情報の探索、マイニング、読み込み、可視化、抽出を行うことができます。本コースでは、データの読み込み、クエリの実行、スキーマのモデル化、パフォーマンスの最適化、クエリの料金、データの可視化を扱います。 前提条件 本コースを最大限に活用するには、この専門講座で以下のコースを事前に完了する必要があります。 • Exploring and Preparing your Data • Storing and Visualizing your Data • Architecture and Performance >>> 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 の利用規約に同意したことになります。詳しくは、https://qwiklabs. com/terms_of_service をご覧ください。 <<< はじめに コースの概要 Qwiklabs の概要 機械学習の概要 機械学習の概要 デモ: Google フォト ディープ ラーニングとは ビジネス向け機械学習アプリケーション 機械学習の用語: インスタンス、特徴、ラベル...
AI Workflow: Feature Engineering and Bias Detection
by Mark J Grover , Ray Lopez, Ph.D.- 4.5
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Approx. 12 hours to complete
Class imbalances can seriously affect the validity of your machine learning models, and the mitigation of bias in data is essential to reducing the risk associated with biased models. This course targets existing data science practitioners that have expertise building machine learning models, who want to deepen their skills on building and deploying AI in large enterprises....
Recommender Systems for Beginners - Complete 2021 Edition
by The Click Reader- 3.9
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28 mins on-demand video
In this course, you will be learning about the fundamentals of Recommender Systems and their applications in various businesses. You will also be learning concepts important concepts for evaluating as well as improving Recommender Systems....
$9.99
Data Science: Deep Learning and Neural Networks in Python
by Lazy Programmer Inc.- 4.6
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11 hours on-demand video
This course will get you started in building your FIRST artificial neural network using deep learning techniques. If you want more than just a superficial look at machine learning models, this course is for you. My courses are the ONLY courses where you will learn how to implement machine learning algorithms from scratch...
$14.99
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by Daphne Koller- 4.6
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These representations sit at the intersection of statistics and computer science, relying on concepts from probability theory, graph algorithms, machine learning, and more. They are also a foundational tool in formulating many machine learning problems....
Learn Pro Advanced Python Programming
by Data Scientist- 4.3
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26.5 hours on-demand video
Become a Professional Python Programmer by learning Advance Level Programming & using them to make real Applications We will also learn Machine Learning in Python in depth by covering the Mathematics behind each model as well. Also we will use these Machine Learning Models to make something real out of it....
$13.99
ML Pipelines on Google Cloud
by Google Cloud Training- 3.7
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Approx. 11 hours to complete
The first few modules will cover about TensorFlow Extended (or TFX), which is Google’s production machine learning platform based on TensorFlow for management of ML pipelines and metadata. And finally, we will go over how to use MLflow for managing the complete machine learning life cycle....
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