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Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版

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Course 1: How Google does Machine Learning 日本語版– Offered by Google Cloud. «Google Cloud で機械学習を実装する際のベストプラクティスには何があるでしょうか。Vertex AI とは何であり、このプラットフォームを使用してコードを 1 行も記述せずに AutoML … Enroll for free. Course 2: Launching into Machine Learning 日本語版– Offered by Google Cloud. まず、データ品質を向上させる方法や探索的データ分析を実行する方法など、データについての議論から始めます。Vertex AI AutoML についてと、コードを 1 行も記述せずに ML … Enroll for free. Course 3: Intro to TensorFlow 日本語版– Offered by […]

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Google Workspace Administration 日本語版

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Course 1: Introduction to Google Workspace 日本語版– Offered by Google Cloud. 「Introduction to Google Workspace Administration」は、Google Workspace Administration シリーズの最初のコースです。このシリーズは新たに … Enroll for free. Course 2: Managing Google Workspace 日本語版– Offered by Google Cloud. 「Managing Google Workspace」は、Google Workspace Administration シリーズの 2 つ目のコースです。 … Enroll for free. Course 3: Google Workspace Security 日本語版– Offered by Google

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TensorFlow を使った畳み込みニューラルネットワーク

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より大きなデータセットを探求する　本専門講座の 1 つ目の講座では、TensorFlowを紹介し、そのハイレベルAPIで基本的な画像分類を行い、畳み込みニューラルネットワーク（ConvNet）についても少し学びました。本講座では、ConvNetによる現実世界のデータの使用をより詳しく学び、特に画像分類を行う際にConvNetの性能を高める技法について学びます。1週目では、まず、今まで使用してきたものよりはるかに大きなデータセット、すなわち、画像分類のKaggle チャレンジだった「猫と犬」のデータセットより大きなデータセットを見ていきます。拡張：過学習を回避する技法　これまでに過学習という用語を何度も耳にしていると思います。過学習とは、簡単に言うと、訓練における特殊化の行き過ぎを表す概念です。つまり、モデルは訓練したものの分類においては非常に優秀でも、見たことがないものの分類はあまり上手にできないということです。モデルをより効果的に汎用化するためには、当然、より幅広い訓練サンプルが必要になります。しかし、いつも入手できるわけではありません。そこで近道となり得るのが画像拡張です。訓練セットに手を加えて、被写体の多様性を高めることができます。今週は、それを詳しく学びます。転移学習　自分でモデルを構築するのは素晴らしいことであり、大きな強みです。しかし、これまで見てきたように、手持ちのデータに制限されることがあります。誰でも大量のデータセットやそれらを効果的に訓練するために必要な計算能力を入手できるわけではありません。転移学習は、この解決に役立ちます。大きなデータセットで訓練したモデルがある場合、それを直接利用するか、または学習した特徴を利用して、自分のシナリオに適用することができます。これを転移学習といい、今週はこれについて学びます。多クラス分類　お疲れ様でした。ConvNetから次のモジュールへ進む前に必要なことがもう一つあります。それは２値分類の先へ進むことです。今まで見てきた例は、「これか、あれか」つまり、馬と人間、猫と犬、という分類でした。２値分類からカテゴリー分類へ進む際には、考慮する必要があるコーディング上の事項がいくつかあります。今週は、それらを見ていきます。

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AI、機械学習、ディープラーニングのための TensorFlow 入門

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新しいプログラミングパラダイム　 TensorFlowの入門～上級者向け講座へようこそ。お会いできて嬉しいです。１週目では、機械学習とディープラーニングの概要に触れ、それらがどのようにして新しいプログラミングパラダイムを提供し、これまで未踏だったシナリオを開くための新しいツールセットを提供するのかを簡単にご紹介します。必要なのは、基本的なプログラミングスキルだけで、あとは学習を進める中で習得できます。TensorFlow 1.ｘとTensorFlow 2.0アルファ版の両方で動作するコードを使って学んでいきます。まず、最初の動画で、アンドリューとローレンスの対話をご覧ください。これから学習するテーマについて話しています。コンピュータビジョンの紹介　この講座の２週目へようこそ。１週目では、機械学習とディープラーニングがいかに新しいプログラミングパラダイムであるかを学びました。今週は次のレベルへ進んで、わずか数行のコードでコンピュータビジョンの問題を解きます。まずはローレンスとアンドリューの対話をご覧ください。二人がコンピュータビジョンへとご案内します。畳み込みニューラルネットワークでビジョンを強化する　３週目へようこそ。２週目では、コンピュータビジョンのための簡単なニューラルネットワークについて学びました。よく機能しましたが、少し単純すぎるアプローチでした。今週は、ここでローレンスとアンドリューが話しているように、それを発展させる方法を見ていきます。現実世界の画像を使用する　先週はディープニューラルネットワークの結果を畳み込みを使用して改善する方法を学習しました。順調な滑り出しにはなりましたが、使用したデータは非常に基本的なものでした。画像が大きい場合や、特徴が常に同じ場所にない場合は、どうなるでしょうか。アンドリューとローレンスが今週の学習内容、つまり、複雑な画像の取り扱いについて話しています。

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Architecting with Google Compute Engine 日本語版

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Course 1: Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure 日本語版– Offered by Google Cloud. Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure では、Google Cloud … Enroll for free. Course 2: Essential Cloud Infrastructure: Foundation – 日本語版– Offered by Google Cloud. このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud で提供される包括的かつ柔軟なインフラストラクチャとプラットフォームのサービスについて、Compute Engine … Enroll for free. Course 3: Essential Cloud Infrastructure: Core Services 日本語版– Offered by Google Cloud.

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Building Batch Data Pipelines on GCP 日本語版

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はじめにこのモジュールでは、コースおよびアジェンダについて紹介しますバッチデータパイプラインの構築の概要このモジュールでは、データ読み込みに関するさまざまな方法を確認します。EL、ELT、ETL について、また何をどのタイミングで使用するか Dataproc での Spark の実行このモジュールでは、Dataproc での Hadoop の実行、Cloud Storage の活用、Dataproc ジョブの最適化の方法を示します。 Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理このモジュールでは、Dataflow を使用してデータ処理パイプラインを構築する方法について説明します。 Cloud Data Fusion と Cloud Composer を使用したデータパイプラインの管理このモジュールでは、Cloud Data Fusion と Cloud Composer を使用したデータパイプラインの管理方法について説明します。コースのまとめコースのまとめ

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Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版

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Course 1: Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals 日本語版– Offered by Google Cloud. このコースでは、データから AI へのライフサイクルをサポートする Google Cloud のビッグデータと機械学習のプロダクトおよびサービスを紹介します。Google Cloud で Vertex AI … Enroll for free. Course 2: Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP 日本語版– Offered by Google Cloud. «すべてのデータパイプラインには、データレイクとデータウェアハウスという 2 つの主要コンポーネントがあります。このコースでは、各ストレージタイプのユースケースを紹介し、Google Cloud … Enroll for free.

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