企業における ML
企業における ML
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このコースでは、ML ワークフローに対する実践的なアプローチを取り上げます。具体的には、いくつかの ML のビジネス要件とユースケースに取り組む ML チームをケーススタディ形式で紹介します。このチームは、データ マネジメントとガバナンスに必要なツールを理解し、データの前処理に最適なアプローチを検討する必要があります。
2 つのユースケースに対して ML モデルを構築するための 3 つのオプションがチームに提示されます。このコースでは、チームの目標を達成するために、AutoML、BigQuery ML、カスタム トレーニングを使用する理由について説明します。
コース情報
目標
- データ マネジメント、ガバナンス、前処理のオプションについて説明する。
- Vertex AutoML、BigQuery ML、カスタム トレーニングを使うタイミングを特定する。
- Vertex Vizier ハイパーパラメータ調整を実装する。
- Vertex AI を使用して、バッチ予測とオンライン予測を作成する方法、モデルのモニタリングを設定する方法、パイプラインを作成する方法を説明する。
前提条件
機械学習の基本概念をある程度理解している
スクリプト言語（Python が望ましい）の基本的なスキルがある
対象
- データ アナリスト
- データ エンジニア
- データ サイエンティスト
- ML エンジニア
- ML ソフトウェア エンジニア
使用できる言語
English、español (Latinoamérica)、日本語、français、한국어、português (Brasil)、italiano
このコースを修了した後はどうすればよいですか？
コースを修了した後は、学習プログラム のその他のコンテンツを確認したり、学習カタログ を閲覧したりできます。
どのようなバッジを獲得できますか？
コースを修了すると、修了バッジが付与されます。バッジはプロフィールで確認可能で、ソーシャル ネットワークで共有していただくこともできます。
オンデマンド パートナーを介してこのコースの受講を希望される場合
Coursera および Pluralsight で Google Cloud のコンテンツをご確認ください。
インストラクターによる指導をご希望の場合