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Google Cloud

Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP 日本語版

Google Cloud and Google via Coursera

Overview

機械学習をデータ パイプラインに組み込むことで、企業はデータから効率的に分析情報を抽出できるようになります。このコースでは、必要なカスタマイズの程度に応じて、Google Cloud Platform で機械学習をデータ パイプラインに組み込む方法をいくつか説明します。たとえば、ほとんどあるいはまったくカスタマイズが必要ない場合向けの AutoML、機械学習機能の大幅なカスタマイズが必要な場合向けの AI Platform Notebooks と BigQuery Machine Learning を紹介します。また、このコースでは、Kubeflow を使用して機械学習ソリューションを本稼働させる方法についても説明します。受講者は Qwiklabs を使用して、Google Cloud Platform での機械学習モデルの構築を実際に体験することができます。

Syllabus

  • 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
  • 分析と AI の概要
    • このモジュールでは、Google Cloud で利用可能な ML の種類について説明します
  • 非構造化データ用の事前構築済み ML モデル API
    • このモジュールでは、非構造化データ用の事前構築済み ML モデル API の使用方法について説明します
  • Notebooks を使用したビッグデータ分析
    • このモジュールでは、Notebooks の使用方法について説明します
  • Kubeflow を使用した本番環境の ML パイプライン
    • このモジュールでは、カスタム ML モデルの構築について説明し、Kubeflow および AI Hub について紹介します
  • BigQuery ML で SQL を使用したカスタムモデルの構築
    • このモジュールでは、BigQuery ML について説明します
  • AutoML を使用したカスタムモデルの構築
    • AutoML を使用したカスタムモデルの構築
  • Module 7: まとめ
    • このモジュールでは、コースで扱ったトピックについて復習します

Taught by

Google Cloud Training

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