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機械学習とはどのようなもので、どのような問題を解決できるでしょうか。Google は機械学習について、データだけでなくロジックの面からも独自の視点で考えています。機械学習モデルのパイプラインの構築について検討する際、このようなフレーミングがなぜデータ サイエンティストにとって有益であるかを説明します。
次に、候補となるユースケースを機械学習を利用できるように変換する 5 つの段階について説明し、こうした段階を省略しないことの重要性について検討します。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と、それを認識する方法について確認します。
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Overview
Syllabus
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- 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。