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所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/google-machine-learning-jp
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课程名称：How Google does Machine Learning 日本語版 课程概述： 本课程探讨机器学习的基本概念及其能够解决的问题。Google 从数据和逻辑的双重视角出发，提出了独特的见解。在构建机器学习模型管道时，这种思考方式对于数据科学家具有重要的价值。课程将详细介绍将潜在的用例转化为机器学习的五个阶段，并强调每个阶段的重要性。此外，课程还将探讨机器学习可能放大的偏见以及识别这些偏见的方法。 课程大纲： 1. **课程概述**：介绍专业讲座的内容及授课的Google专家。 2. **AI优先的概念**：学习Google的企业战略如何倡导“AI优先”的理念及其实际内涵。 3. **Google的机器学习努力**：介绍Google在组织内积累的机器学习相关知识和经验。 4. **包容性机器学习**：探讨机器学习系统为何通常不公平，以及在将机器学习引入产品时应注意的事项。 5. **云端Python笔记本**：理解AI平台笔记本的功能和作用。 6. **总结**：回顾课程中讨论的主要机器学习主题。 注册该专业课程即表示您已同意Qwiklabs使用条款（https://qwiklabs.com/terms_of_service）。
Name:コースの概要
Description:この専門講座の概要と、講座を担当する Google のエキスパートを紹介します。
Name:AI ファーストとは
Description: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。
Name:Google の ML の取り組み
Description: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。
Name:インクルーシブ ML
Description:このモジュールでは、機械学習システムがデフォルトでは公平でない理由と、機械学習をプロダクトに導入する際に留意しなければならないいくつかの事項について説明します。
Name:クラウドの Python ノートブック
Description:AI Platform Notebooks の役割を理解する
Name:まとめ
Description:この専門講座で取り上げる機械学習の主なトピックを確認します。
機械学習とはどのようなもので、どのような問題を解決できるでしょうか。Google 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。機械学習モデルのパイプラインの構築について検討する際、このようなフレーミングがなぜデータ サイエンティストにとって有益であるかを説明します。 次に、候補となるユースケースを機械学習を利用できるように変換する 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検討します。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と、それを認識する方法について確認します。 >>> この専門講座に登録すると、よくある質問に記載されているとおり、Qwiklabs の利用規約（https://qwiklabs.com/terms_of_service）に同意したことになります。<<<
