【Google Cloud公式】特徴量エンジニアリングで、MLモデルの精度を高める
Google CloudがCourseraで提供しているコースです。Vertex AI Feature Storeを活用した特徴量エンジニアリングを体系的に学べる内容で、MLモデルの精度向上に直結するスキルを身につけられます。理論だけでなく、実際のラボ演習も含まれているので、手を動かしながら学べるのが特徴です。
BigQuery ML、Keras、TensorFlowといった現場でも広く使われているツールを使った特徴量エンジニアリングに取り組みます。どのデータ列が有効な特徴として機能するかを見極める力も養えるので、実務への応用がしやすい内容になっています。
期間は自分のペースで進められます。費用は～1万円/月（月額制）で、いつでもキャンセルできます。ある程度のML・データサイエンスの基礎知識があると、よりスムーズに学習を進められます。
✅ 学習内容
- Vertex AI Feature Storeの活用方法
- MLモデルの精度を高める特徴量設計
- 有効な特徴を抽出するデータ列の見極め方
- BigQuery MLを使った特徴量エンジニアリング
- KerasおよびTensorFlowによる実装と実習
📚 学習詳細
期間：自分のペースで学習可能
費用：～1万円/月（月額制）
言語：英語（字幕あり）
🎯 難易度・前提知識
機械学習やデータサイエンスの基礎知識がある方を対象にした内容です。TensorFlowやBigQueryの基本操作に慣れていると、より理解が深まります。
👩💻 こんな方にオススメ
- MLモデルの精度改善に取り組んでいるデータサイエンティスト
- Google Cloudのサービスを活用したAI開発を学びたい方
- 特徴量エンジニアリングを体系的に学び直したいエンジニア
まずは無料トライアルで触れてみて、自分のペースで試してみてください。
▼詳細・お申し込みはこちら
Feature Engineering 日本語版
Offered by Google Cloud. このコースでは、Vertex AI Feature Store を使用するメリット、ML モデルの精度を向上させる方法、最も有効な特徴を抽出できるデータ列の見極め方について説明します。また、...
www.coursera.org
コース情報
| コース名 | Google Cloud 特徴量エンジニアリング実践コース |
| コース名(英語) | |
| 分類 | ｺﾝﾋﾟｭｰﾀｰ |
| 得られる学位 | |
| 学位の種類 | 修了証 |
| 修了までの期間 | |
| 勉強時間 | - |
| フルリモート卒業 | 可能 |
| 修了までの費用(円) | 無料 |
| 修了までの費用(現地通貨) | - |
| 値引き率(通学コース比) | - |
| (参考)通学コースの名称 | |
| (参考)通学コースの費用 | - |
| プラットフォーム | coursera(コーセラ) |
| 開講状況 | |
| その他 |
受講要件
| 使用言語 | |
| 言語レベル | レベル |
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Feature Engineering 日本語版
Offered by Google Cloud. このコースでは、Vertex AI Feature Store を使用するメリット、ML モデルの精度を向上させる方法、最も有効な特徴を抽出できるデータ列の見極め方について説明します。また、...
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このコースはcoursera(コーセラ)が提供しています。