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How Google does Machine Learning 日本語版 · LearnSpace
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How Google does Machine Learning 日本語版

Курс от Google Cloud
Начальный≈ 7.7 чЯпонский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

"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 機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイするにはどうすればよいでしょうか。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独自の視点で考えています。マネージド データセット、特徴量ストア、そしてコードを 1 行も記述せずに迅速に機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイする手段を 1 つにまとめた統合プラットフォームを提供するとともに、データにラベル付けし、TensorFlow、SciKit Learn、Pytorch、R やその他のフレームワークを使用して Workbench ノートブックを作成できるようにすることが、Google の考える機械学習の在り方です。Google の Vertex AI プラットフォームでは、カスタムモデルをトレーニングしたり、コンポーネント パイプラインを構築したりすることもできます。さらに、オンライン予測とバッチ予測の両方を実施できます。このコースでは、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 つのフェーズについても説明し、これらのフェーズを省略しないことが重要である理由について論じます。最後に、機械学習によって増幅される可能性のあるバイアスの認識と、それを識別する方法について説明します。"

Навыки, которые вы освоите

Machine LearningGoogle Cloud PlatformModel DeploymentApplied Machine LearningTensorflowCloud StorageResponsible AIData StrategyModel TrainingAI Product StrategyAI literacyCloud ComputingArtificial IntelligenceMLOps (Machine Learning Operations)

Программа курса

6 модулей · 68 учебных материалов

01専門講座の紹介5 материалов

はじめに

GCPでの機械学習の専門講座の概要ВидеоGCPでの機械学習の専門講座のアジェンダВидео

Google を選ぶ理由

Google を選ぶ理由ВидеоGoogle Cloud を選ぶ理由Видео

モジュール 1 のテスト

Учитесь у экспертов

Google Cloud Training

Преподаватель курса

How Google does Machine Learning 日本語版
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Обучение на Coursera

≈ 7.7 ч

6 модулей

Язык: Японский

Субтитры: Английский

Часть программы вашего университета
モジュール 1 のテストЗадание
02AI ファーストとは20 материалов

AI ファーストの意義

AI ファーストの意義Видео

機械学習の 2 つのステージ

機械学習の 2 つのステージВидео

Google サービスにおける機械学習

Google サービスにおける機械学習Видео

デモ: Google サービスにおける機械学習

デモ: Google フォトにおける機械学習ВидеоGoogle 翻訳と GmailВидео

ヒューリスティックを置き換える

ヒューリスティックなルールを置き換えるВидео

データがすべて

データがすべてВидео

ML の問題のフレーミング

ラボの概要 - 機械学習の問題を構造的に捉えるВидеоML の問題のフレーミングОбсуждениеラボの実践Видео

アプリケーションにおける機械学習

デモ: アプリケーションにおける機械学習Видео

事前トレーニング済みモデル

事前トレーニング済みモデルВидео

進化する機械学習

進化する機械学習Видео

データ戦略

データ戦略Видео

トレーニングとサービスのずれ

トレーニングとサービスのずれВидео

機械学習の戦略

機械学習の戦略Видео

ビジネスの変革

ビジネスの変革Видеоラボの概要 - 機械学習のユースケースВидео従来とは異なる ML のユースケースОбсуждение

モジュール 2 の理解度チェック

モジュール 2 の理解度チェックЗадание
03Google の ML の取り組み7 материалов

はじめに

はじめにВидео

機械学習で生まれる驚き

機械学習で生まれる驚きВидео

機械学習の秘訣

機械学習の秘訣Видео

機械学習とビジネス プロセス

機械学習とビジネス プロセスВидео

機械学習への道のり

機械学習への道のりВидео

各フェーズを掘り下げる

各フェーズを掘り下げるВидео

モジュール 3 理解度チェック

モジュール 3 理解度チェックЗадание
04包括的な ML8 материалов

はじめに

はじめにВидео

機械学習と人間のバイアス

機械学習と人間のバイアスВидео

包括的な評価指標

包括的な評価指標Видео

統計的な測定と許容範囲のトレードオフ

統計的な測定と許容範囲のトレードオフВидео

均等な機会を提供する

均等な機会を提供するВидео

決断をシミュレートする

決断をシミュレートするВидео

Facets でデータセットのエラーを見つける

Facets でデータセットのエラーを見つけるВидео

モジュール 4 のテスト

モジュール 4 のテストЗадание
05クラウドの Python Notebook27 материалов

モジュールの概要

モジュールの概要Видео

Cloud Datalab

Cloud DatalabВидеоデモ: Cloud DatalabВидео開発プロセスВидеоデモ: Cloud Datalab のリホスティングВидео

マネージド サービスの操作

マネージド サービスを活用するВидео

コンピューティングとストレージ

コンピューティングとストレージВидео

ラボ: VM のレンタル

Qwiklabs の概要Видеоラボ「VM のレンタル」の概要Чтениеラボ: VM をレンタルして地震データを処理するВнешний инструментラボの実践Видео

Cloud Shell

Cloud ShellВидео

クラウドの第 3 の波

クラウドの第 3 の波: フルマネージド サービスВидеоクラウドの第 3 の波: サーバーレス データ分析Видеоクラウドの第 3 の波: BigQuery と Cloud DatalabВидео

Datalab と BigQuery

ラボの概要: Datalab と BigQuery を使用してデータを分析するВидеоラボ: Datalab と BigQuery を使用したデータ分析Внешний инструментラボの実践: Datalab と BigQuery を使用してデータを分析するВидео

機械学習(講師: Sara Robinson)

ルールに代わる機械学習Видео

事前トレーニング済み ML API

Vision API のユースケースВидеоVideo intelligence APIВидеоCloud Speech APIВидео翻訳と自然言語Видео

ラボ: Machine Learning API

ラボ: 事前トレーニング済み機械学習 API の概要Видеоラボ: Machine Learning API の呼び出しВнешний инструментラボからソリューションへВидео

モジュール 5 の理解度チェック

モジュール 5 の理解度チェックЗадание
06要約1 материалов

要約: ML 戦略

まとめ: 機械学習導入戦略Видео