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。

新規
機械学習の簡単な概要。
機械学習の基礎知識をハンズオンで確認するコースです。
新規
実際の問題を機械学習ソリューションにマッピングするためのコースです。
ML ワークフロー用のデータの準備の概要。
機械学習モデルとパイプラインのテストとデバッグを行うための戦略。
ML のコースを受講すると、知識やスキルを向上させることができます。

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 ネットワークの代わりとなるものです。
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情報を生成します。
クラスタリングは、関連するアイテムを関連付けるための重要な教師なし機械学習戦略です。
強化学習の手法の概要。
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。
それは猫の写真でしょうか、それとも犬でしょうか？
公平性の問題をハンズオン プラクティスでデバッグします。
ディシジョン ツリーを使用して、高品質の動画と低品質の動画を区別する。
教師なし学習と半教師あり学習の両方を使用して、同様のアプリを識別する。

ガイド

このガイドでは、機械学習の問題を解決するためのベスト プラクティスを、順を追ってわかりやすく解説しています。
Google で紹介する機械学習のベスト プラクティスを活用して、機械学習エンジニアのスキルを高めましょう。
このガイドでは、UXer、PM、デベロッパーが共同で AI 設計のトピックや質問に取り組むことを支援します。
この包括的なガイドでは、機械学習を使用してテキスト分類の問題を解決するためのチュートリアルをご紹介します。
このガイドでは、エキスパートのデータ アナリストが機械学習の問題において膨大なデータセットを評価するために用いる手法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ための科学的な方法について説明します。

用語集

用語集では、機械学習の用語を定義しています。
新規
ML の基本的な用語と定義。
新規
ディシジョン フォレストの主な用語と定義。
新規
クラスタ化の主な用語と定義。
すべての用語集を含む完全な用語集。