Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-data-lifecycle-in-production
コース紹介
今回ご紹介するのは、Courseraの「生産における機械学習データライフサイクル」コースです。このコースは、機械学習エンジニアリングのための専門プログラムの第2コースにあたります。データパイプラインを構築し、データセットを収集、クリーニング、検証する方法を学びます。また、TensorFlow Extendedを使用して、特徴量エンジニアリングや変換、選択を実施し、データから最大限の予測力を引き出すことに焦点を当てています。
このコースを受講することで、データライフサイクルを確立し、データの進化を追跡するためにデータ系統と起源メタデータツールを活用する方法をマスターできます。
シラバスの概要
このコースは全4週間にわたり構成されています:
- Week 1: データの収集、ラベリング、検証
機械学習生産システムの簡単な概要を学び、TensorFlow Extended (TFX) ライブラリを活用して、データを生産準備状態にするための操作を体験します。
- Week 2: 特徴量エンジニアリング、変換、選択
TFXを使って、構造化データと非構造化データをエンコードし、クラス不均衡に対処する方法を学びます。
- Week 3: データの旅とデータストレージ
生産システムのライフサイクルにおけるデータの流れを理解し、すばやく進化するデータに対応するためのMLメタデータと企業スキーマを活用します。
- Week 4 (オプション): 高度なラベリング、拡張、データ前処理
ラベル付きデータとラベルなしデータを組み合わせることでMLモデルの精度を向上させる方法を学び、データの多様化を図ります。
おすすめポイント
このコースは、機械学習に関する基礎的な知識がある方に特におすすめです。データを利用した具体的なプロジェクトが用意されていて、実践的なスキルを習得できる点が大変魅力的です。TensorFlow Extendedを初めて使用する方にも、詳しい説明が付いているため、安心して取り組むことができるでしょう。
また、将来的にデータサイエンティストや機械学習エンジニアを目指す方にとって、必須のスキルを身に付けるための良いステップとなります。特にデータパイプラインの構築やデータの進化に関する知識は、現実のビジネスシーンでも非常に重要です。
まとめ
生産における機械学習データライフサイクルコースは、理論と実践が組み合わさった充実した内容です。機械学習のデータ処理において重要なポイントを学べる良い機会ですので、ぜひ受講を検討してみてください！
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-data-lifecycle-in-production