目のコースでは、機械学習が実際にどのように機能するかと、機械学習に使用できるデータセットを作成する方法を学習しました。データの準備ができたので、機械学習プログラムを記述してみましょう。コンポーネントについて説明し、機械学習プログラムを作成する実践演習を行います。プログラムをデバッグします。モデルをトレーニングする方法について説明します。トピックについて要点をまとめます。よる機械学習モデルのスケーリングについて振り返ります。機械学習とはどのようなもので、どのような問題解決に役立つのでしょうか。候補となるユースケースを機械学習で習得できる形に変換する5段階とは、そしてこれらの段階を省略しないことが重要である理由は何でしょうか。ネットワークに注目が集まっているのでしょうか。問題を設定し、勾配降下を使用して適切な解決策を見つけ、データセットを作成する方法について学びます。スケーラブルな分散型機械学習モデルを作成して、これらのモデルのトレーニングを拡張し、高性能な予測ができるようになります。機械学習(ML)がデータから重要な特質を学習したり、人間による分析を問題に取り入れるように、生データを変換します。問題を解決する理論について、および適切なパラメータの組み合わせ方を学びます。関する手順全体を実習します。