Class Central is learner-supported. When you buy through links on our site, we may earn an affiliate commission.

Amazon Web Services

Building a Machine Learning Ready Organization (Japanese) (VO) 日本語吹き替え版

Amazon Web Services and Amazon via AWS Skill Builder

Overview

このコースでは、組織による機械学習 (ML) の導入を成功させるための各構成要素について説明します。


•     コースレベル : 基礎

•     演習時間: 30 分


* このトレーニングの中の動画には、日本語の吹き替えのほかに日本語の字幕もついています。字幕は画面下の [CC] をクリックして表示と非表示を切り替えることができます。


アクティビティ

このコースは、プレゼンテーション、動画、および知識の認定テストで構成されています。


コースの目標

このコースでは、以下について学習します。

•     組織を ML の使用に適応させ、成功に導きそれを維持するための方法を説明する


対象者

このコースは以下のような方を対象としています。

•     ML プロジェクトに関与する、または関与する可能性のある技術系以外のビジネスリーダー、およびその他のビジネス意思決定者

•     AWS Machine Learning Embark プログラム、および Machine Learning Solutions Lab (MLSL) ディスカバリーワークショップの参加者


前提条件

このコースを受講するにあたり、次の前提条件を満たしておくことをお勧めします。

•     機械学習入門: 可能性を実行する技術

•     機械学習プロジェクトの計画


コースの概要

モジュール  1: MLを使用する組織に必要な準備

•     ML を使用するために組織が行うべき準備とは。

•     AWS から得られるサポート

•     組織を成功に導くために取り得る他の戦略とは。

•     組織を変えるための文化的変容のアプローチ


モジュール  2: データ戦略の評価手法

•     データ戦略の評価手法

•     データ戦略を改善する方法


モジュール  3: 学習とコラボレーションの文化を醸成する手法

•     学習とコラボレーションの文化を生み出すには。

•     データサイエンティストの仕事とは。

•     データサイエンティストに求められるスキル

•     パイロット ML チームの編成について

•     サポートに必要となる他の役割は。

•     主要な責任範囲について


モジュール  4: ML の導入方法

•     ML の導入方法

•     ML 導入で組織が行うべき行うべきことは何か?

•     組織での進捗に関するビジネスケースの例


モジュール 5: まとめ

Reviews

Start your review of Building a Machine Learning Ready Organization (Japanese) (VO) 日本語吹き替え版

Never Stop Learning.

Get personalized course recommendations, track subjects and courses with reminders, and more.

Someone learning on their laptop while sitting on the floor.