How Google does Machine Learning 日本語版

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Overview

機械学習とはどのようなもので、どのような問題の解決に役立つのでしょうか。Google で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。こうした捉え方が、機械学習モデルのパイプライン構築を考えるうえでなぜ有効なのか説明します。次に、候補となるユースケースを機械学習で学習できる形に変換する 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論じます。最後に、機械学習が助長する可能性のある偏見の認識と、それを識別する方法について説明します。

Syllabus

専門講座の紹介
-専門講座とそれを教える Google エキスパートを紹介します。

AI ファーストとは
-Google が自社の企業戦略は AI ファーストであると説明する際の意味と、実際の意味について学びます。

Google の ML の取り組み
-このモジュールでは、Google が長年にわたって蓄積してきた組織としてのノウハウについて説明します。

包括的な ML
-このモジュールでは、機械学習システムがデフォルトのままでは偏った判定を出力する理由と ML を製品に組み込む際の注意点について説明します。

クラウドの Python Notebook
-このモジュールでは、この専門講座で使う開発環境である Cloud Datalab を取り上げます。

要約

Plataforma