"Google Cloud で機械学習を実装する際のベスト プラクティスには何があるでしょうか。Vertex AI とは何であり、このプラットフォームを使用してコードを 1 行も記述せずに AutoML 機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイするにはどうすればよいでしょうか。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。
Google では機械学習について独自の視点で考えています。マネージド データセット、特徴量ストア、そしてコードを 1 行も記述せずに迅速に機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイする手段を 1 つにまとめた統合プラットフォームを提供するとともに、データにラベル付けし、TensorFlow、SciKit Learn、Pytorch、R やその他のフレームワークを使用して Workbench ノートブックを作成できるようにすることが、Google の考える機械学習の在り方です。Google の Vertex AI プラットフォームでは、カスタムモデルをトレーニングしたり、コンポーネント パイプラインを構築したりすることもできます。さらに、オンライン予測とバッチ予測の両方を実施できます。このコースでは、候補となるユースケースを機械学習で学習できる形に変換する 5 つのフェーズについても説明し、これらのフェーズを省略しないことが重要である理由について論じます。最後に、機械学習によって増幅される可能性のあるバイアスの認識と、それを識別する方法について説明します。"
Overview
Syllabus
- コースの概要
- この専門講座の概要と、講座を担当する Google のエキスパートを紹介します。
- AI ファーストとは
- Google が自社の企業戦略は AI ファーストであると説明する際の意味と、実際の意味について学びます。
- Google の ML の取り組み
- このモジュールでは、Google が長年にわたって蓄積してきた組織としてのノウハウについて説明します。
- インクルーシブ ML
- このモジュールでは、機械学習システムがデフォルトでは公平でない理由と、機械学習をプロダクトに導入する際に留意しなければならないいくつかの事項について説明します。
- クラウドの Python ノートブック
- AI Platform Notebooks の役割を理解する
- まとめ
- この専門講座で取り上げる機械学習の主なトピックを確認します。
Taught by
Google Cloud Training
