本科目は、「志向倫理」を重視する、新しいタイプの科学技術倫理に関する最初のMOOCである。あなたのスキルを磨きましょう。改善された可視化と高度なビジネスロジックを備えた、より多くのデータの分析を可能にするツールが含まれています。Excel製品チームのエキスパートより紹介します。2019AIやコンピュータでやっていることは「計算」です。超入門的プログラミングで「計算」の設計法を体験しながら,コンピュータサイエンスの基礎を学びます。ひらがなのある説明(せつめい)はこちらをクリックしてください。データ処理システムを設計、構築する方法を学ぶための実践的な入門コースです。パイプラインの構築、データの分析、機械学習の実施方法を学びます。ストリーミングの各種データを扱います。このコースでは、次のスキルについて学習します。サービスの概要を学習します。コンポーネントを含む、ソリューションの各要素について学習し、演習を行います。モニタリングなどについて学習します。ネットワークがさまざまな問題でうまく機能している理由をご紹介します。次に、教師あり学習の問題を設定し、勾配降下法を使用して適切な解決策を見つける方法について説明します。これには、一般化が可能になるデータセットの作成も含まれます。実験に対応するため、データセットを繰り返し作成できる方法について解説します。2018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。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。した捉え方が、機械学習モデルのパイプライン構築を考えるうえでなぜ有効なのか説明します。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論じます。最後に、機械学習が助長する可能性のある偏見の認識と、それを識別する方法について説明します。専門講座の以前のコースを基にして作成されています。クラスタを作成、管理する方法を学びます。機械学習機能を分析プログラムに統合する方法についても学習します。基にして作成されています。ウェアハウジング、解析、パイプライン処理を実行する方法を学習します。2018個人的な知見と職業上の知見、組織とコミットメントの知識と理解を得て適用できるようになります。け、スケジュール、委任について学んださまざまなツール、手法、技術を使用して、時間管理上の問題を克服して生産性を向上することができるようになります。このコースを完了すると、次のことが行えるようになります。2018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。service)に同意したことになります。サービスについてご紹介します。コンポーネントをはじめ、さまざまなソリューション要素を学び、実際にデプロイしてみます。Platform(GCP)の操作に必要な重要な概念と用語について説明していきます。サービスについて説明し、それぞれを比較します。サービスについて紹介します。サービスなど)を含むソリューションの各要素について学習し、演習を行います。service)に同意したことになります。構築されたアプリケーションに提供されるスケーラビリティと保守性を向上させるためのサービスについて学習します。サービスと連携し、アプリケーションの効率性をさらに高めます。コンテナの利用についても学習します。インフラストラクチャを構築する方法に焦点を当てたスペシャライゼーションの一部です。提供するサービスにコンテナ化したアプリケーションをデプロイして管理する方法を紹介します。受講者は、講義、デモ、ハンズオンラボを通してソリューションの各要素について学習し、演習を行います。サービスの概要を学習します。コンポーネントをはじめ、さまざまなソリューション要素を学び、実際にデプロイします。使用する方法を学習します。2013-2019About。