Course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。Starビジネスで機械学習のソリューションを提供することを検討しているのであれば、是非受講してほしいと思います。プロジェクトを遂行する上で、重要な情報がたくさん提供されています。\n\n私も、ここで学んだ情報を、実務に反映していきたいと思います。2019ビジネスで機械学習のソリューションを提供することを検討しているのであれば、是非受講してほしいと思います。プロジェクトを遂行する上で、重要な情報がたくさん提供されています。私も、ここで学んだ情報を、実務に反映していきたいと思います。2019Googleの機械学習への取り組み概要がよく理解できました。モジュール5で実践することでより理解も深まりました。他のコースも受講してみたいと思います。モジュール5の最後の問題の入力の仕方が分かりません。答えが違っているのか入力方法が間違っているのかが分かりません。ディスカッションフォーラムにも質問が出ていますので、ぜひともご回答していただければと思います。2019正直なところ、MicrosoftのAzureなどは少しは知識があったが、GCPについては知識がなかったので、その点の保管に役立った。GCPを利用したシームレスな連携について、勉強できたし、BigQueryやNoteBookなどについても知識を得れてよかった。MLついては、今後の社会の方向性について知識を得れてよかった。データの重要性、その進め方など大変勉強になった。2019機械学習を導入するにあたっての予備知識を広範囲にわたって確認することができた。Googleの実績から、気を付けるポイント、初めに決めておかなければならないポイント、継続的に改善するためのポイント、そして学習済みモデルのパワーを試すことができた。要点をまとめて手元に置いておきたい素晴らしいノウハウを惜しげもなく公開してもらえて得した気分。2019全く予備知識ゼロから始めたので、各セクションの動画を何度も繰り返してみたり、チェックを何度も繰り返したりしてとても時間が掛かってしまったが、とても勉強になったし良い体験となった。2018分かりやすく、為になり、楽しめた。講習ビデオは短くまとまっているので、家事の合間でも自分のペースで進める事ができる。Learningの基礎を理解する事ができました。2019一度見たビデオや、一度完了した演習に完了マークがつかず、同じビデオを何度も見たり、同じ演習を何度も繰り返すことになったことが苦痛でした。