Production Machine Learning Systems - 日本語版
Production Machine Learning Systems - 日本語版
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このコースでは、本番環境で高パフォーマンスな ML システムを構築するためのコンポーネントとベスト プラクティスについて学習します。また、ML システムを構築するうえで最も一般的な考慮事項を紹介します。これには、静的トレーニング、動的トレーニング、静的な推論、動的な推論、分散型 TensorFlow、TPU などが含まれます。このコースでは、優れた予測能力にとどまらない、優れた ML システムの特性を探索することに焦点を当てています。
コース情報
目標
- 静的なトレーニング / 推論と動的なトレーニング / 推論の比較
- モデルの依存関係の管理
- フォールト トレランス、レプリケーションなどのための分散トレーニングの設定
- モデルのエクスポートとポータビリティ
前提条件
このコースを最大限に活用するには、次の条件を満たしている必要があります。
1）「Machine Learning on Google Cloud」コース シリーズで紹介されている基本的な ML コンセプトに関する知識。
2）Python などのスクリプト言語のスキル。
対象
このクラスは、次のような方を対象としています。
1）ML のデータ サイエンティストまたはデータ エンジニアを目指している方
2）ML のサイエンティスト、データ サイエンティスト、データ アナリスト
使用できる言語
English、español (Latinoamérica)、français、日本語、português (Brasil)
このコースを修了した後はどうすればよいですか？
コースを修了した後は、学習プログラム のその他のコンテンツを確認したり、学習カタログ を閲覧したりできます。
どのようなバッジを獲得できますか？
コースを修了すると、修了バッジが付与されます。バッジはプロフィールで確認可能で、ソーシャル ネットワークで共有していただくこともできます。
オンデマンド パートナーを介してこのコースの受講を希望される場合
Coursera および Pluralsight で Google Cloud のコンテンツをご確認ください。
インストラクターによる指導をご希望の場合