基礎コース

基礎コースでは、機械学習の基礎と核となるコンセプトについて説明します。

下記の順序に沿って更新することをおすすめします。
ML の簡単な紹介。
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ML の重要な基本を学習するためのハンズオン コース。
現実世界の問題を ML のソリューションに結び付けるためのコースです。
新規
ML プロジェクトを管理する方法を学習する。

上級コース

上級コースでは、機械学習に関するさまざまな問題を解決するためのツールや手法を紹介します。

コースは独立した構成になっています。興味 / 関心や問題の領域に基づいて分類してください。

新規
デシジョン フォレストはニューラル ネットワークに代わるものです。
レコメンデーション システムは、パーソナライズされたおすすめコンテンツを生成します。
クラスタリングは、関連するアイテムを関連付ける主要な教師なし ML 戦略です。
GAN は、トレーニング データに似た新しいデータ インスタンスを作成します。
猫の写真ですか、それとも犬の写真ですか？

ガイド

Google の各ガイドでは、ベスト プラクティスを使用して一般的な機械学習の問題を解決するための、ステップごとの簡単なチュートリアルを提供しています。
Google で採用されている機械学習のベスト プラクティスに沿って、より優れた ML エンジニアを目指しましょう。
このガイドは、UX 担当者、PM、デベロッパーが AI の設計に関するトピックや質問に共同で取り組むのに役立ちます。
この包括的なガイドでは、ML を使用してテキスト分類問題を解決するためのチュートリアルを提供します。
このガイドでは、エキスパート データ アナリストが機械学習の問題で膨大なデータセットを評価する際に使うコツについて説明します。
このガイドでは、ディープ ラーニング モデルのトレーニングを最適化する科学的な方法について説明します。
このガイドでは、ML 実務者がデータと統計情報の処理中に遭遇する可能性のある一般的な間違いについて説明します。
この初心者向けガイドでは、AI システムに公平性、アカウンタビリティ、安全性、プライバシーを組み込む方法の概要について説明します。
敵対的テストのワークフローの例を確認します。

用語集

用語集では ML の用語を定義しています。
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ML の基本用語と定義。
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デシジョン フォレストの主な用語と定義。
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主な用語と定義をクラスタリングする。
すべての定義を含む用語集をご覧ください。