Google Cloud via Coursera |
Go to Course: https://www.coursera.org/learn/google-machine-learning-jp
### Course Recommendation: How Google Does Machine Learning 日本語版 **Course Overview:** The "How Google Does Machine Learning 日本語版" course on Coursera is an exceptional opportunity for learners interested in exploring the best practices for implementing machine learning using Google Cloud. This course is particularly beneficial for those who want to understand Vertex AI, a powerful platform that enables users to quickly build, train, and deploy AutoML machine learning models without writing a single line of code. With a strong emphasis on Google’s unique perspective on machine learning, the course discusses various components of the Vertex AI platform, including managed datasets, feature stores, and tools to structure and deploy machine learning models efficiently. It also highlights how Google utilizes popular frameworks such as TensorFlow, SciKit Learn, Pytorch, and R to enhance productivity and streamline the workflows of machine learning practitioners. **Course Syllabus Highlights:** The course is structured into several modules that cover a range of fundamental topics: 1. **Course Overview:** An introduction to the course structure and the experts from Google who will lead the discussions. 2. **AI First:** Understanding Google's AI-first strategy and its implications in the context of the tech industry. 3. **Google’s ML Initiatives:** Insights into the extensive experience and knowledge Google has accumulated as an organization engaged in machine learning over the years. 4. **Inclusive ML:** A vital discussion on the fairness of machine learning systems and key considerations when incorporating ML into products. 5. **Cloud Python Notebooks:** An overview of the role of AI Platform Notebooks in facilitating machine learning tasks. 6. **Summary:** A recap of the main topics covered in the course to reinforce learning outcomes. **Review and Analysis:** This course stands out not only because it is delivered by Google experts, but also because it leverages real-world applications of machine learning, making it relevant for both beginners and seasoned professionals. The curriculum is thoughtfully designed, starting from fundamental concepts to more advanced applications, ensuring a comprehensive learning journey. The module on "Inclusive ML" is particularly noteworthy, as it addresses essential ethical considerations in machine learning—something that is often overlooked in many technical courses. This demonstrates Google’s commitment not just to technological advancement, but also to social responsibility. The use of AutoML and integration with Google Cloud services allows learners to gain hands-on experience without the initial barrier of coding proficiency, making the course accessible to a wider audience. **Recommendation:** I highly recommend the "How Google Does Machine Learning 日本語版" course for anyone interested in the field of machine learning, regardless of their prior knowledge. Whether you are a developer looking to enhance your skill set, a data scientist wanting to leverage Google Cloud capabilities, or a business professional keen on understanding how AI can be integrated into your work, this course offers invaluable insights and practical knowledge. The combination of expert instruction, a well-structured syllabus, and a focus on ethical considerations sets this course apart as a premier choice for learning about machine learning within the context of one of the world’s leading tech companies. Don’t miss this chance to deepen your understanding of machine learning and explore Google’s innovative methodologies.
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。
"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
Very comprehensive. The amount of course is appropriate to learn in a several days.
講義は、経験に基づいて何が重要かを語っていて参考になりました。\n\nラボを用いた実習も、楽しかったです。
Google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。\n\nただ、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。
分かりやすく、為になり、楽しめた。良いコースだと思う。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。
途中で1つも進めていないセッションML on GCP C1-Analyzing data using Dtalab and BigQueryが1日の作業量を超過したという理由で使えなくなり進行に支障がでましたが、それ以外は順調に教育を進める事ができ、Machine Learningの基礎を理解する事ができました。