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。
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。
レコメンデーション システム
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
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。
敵対的生成ネットワーク
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。
画像分類
それは猫の写真でしょうか、それとも犬でしょうか？
Perspective API の公平性
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。
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。
ML のルール
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。
People + AI ガイドブック
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。
テキスト分類
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。
適切なデータ分析
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。
Deep Learning Tuning Playbook
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。
