Launching into Machine Learning 日本語版

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  • コースの概要
    • このコースでは、機械学習の専門講座で使用される用語を理解できるよう、基礎知識を身につけます。また、機械学習に携わる Google 社員から実用的なヒントと注意点を学び、独自の機械学習モデルを立ち上げるためのコードと知識を習得します。
  • データ品質の向上と探索的データ分析
    • このモジュールでは、データ品質の問題とその解決方法を紹介します。その後、探索的データ分析について見ていきます。
  • 実践的な機械学習
    • このモジュールでは、機械学習の担い手としてのレベルアップに寄与するよう、機械学習の主なタイプと、現在の最先端技術に至るまでの歴史を学びます。
  • 最適化
    • このモジュールでは、機械学習モデルを最適化する方法について説明します。
  • 一般化とサンプリング
    • 最も正確な機械学習モデルが必ずしも適切なモデルであるとは限りません。最適化に関する前のモジュールでも示したように、トレーニング用のデータセットの損失指標が 0 のモデルであっても、実世界の新しいデータでうまく機能するとは限りません。ここでは、繰り返し使用可能なトレーニング用、評価用、およびテスト用のデータセットを作成し、パフォーマンス ベンチマークを確立する方法を学習します。
  • まとめ

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