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Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版
About this course
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。
C
63/100
CourseAsk score
- What the provider tells you
- 31/45
- Who stands behind it
- 20/35
- How complete the listing is
- 12/20
Scores how much the provider publishes and who stands behind it — not how well it is taught.
What you'll learn
- understand the fundamentals of machine learning
- convert use cases into machine learning tasks
- apply gradient descent to find solutions
- create datasets and train models using TensorFlow
- optimize machine learning models on Google Cloud
Course objectives
- build a machine learning-centric strategy
- gain hands-on experience with Google Cloud Platform
- understand the theory behind generating accurate and generalized models
Machine Learning
#google cloud
#machine learning
#predictive modeling
#scalability
#neural networks
#model training
#tensorflow
#data preparation
#gradient descent
#distributed machine learning
$49.00
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