Building a Machine Learning Ready Organization (Japanese) (VO) 日本語吹き替え版

このコースでは、組織による機械学習 (ML) の導入を成功させるための各構成要素について説明します。

•     コースレベル : 基礎

•     演習時間: 30 分

* このトレーニングの中の動画には、日本語の吹き替えのほかに日本語の字幕もついています。字幕は画面下の [CC] をクリックして表示と非表示を切り替えることができます。

アクティビティ

このコースは、プレゼンテーション、動画、および知識の認定テストで構成されています。

コースの目標

このコースでは、以下について学習します。

•     組織を ML の使用に適応させ、成功に導きそれを維持するための方法を説明する

対象者

このコースは以下のような方を対象としています。

•     ML プロジェクトに関与する、または関与する可能性のある技術系以外のビジネスリーダー、およびその他のビジネス意思決定者

•     AWS Machine Learning Embark プログラム、および Machine Learning Solutions Lab (MLSL) ディスカバリーワークショップの参加者

前提条件

このコースを受講するにあたり、次の前提条件を満たしておくことをお勧めします。

•     機械学習入門: 可能性を実行する技術

•     機械学習プロジェクトの計画

コースの概要

モジュール  1: MLを使用する組織に必要な準備

•     ML を使用するために組織が行うべき準備とは。

•     AWS から得られるサポート

•     組織を成功に導くために取り得る他の戦略とは。

•     組織を変えるための文化的変容のアプローチ

モジュール  2: データ戦略の評価手法

•     データ戦略の評価手法

•     データ戦略を改善する方法

モジュール  3: 学習とコラボレーションの文化を醸成する手法

•     学習とコラボレーションの文化を生み出すには。

•     データサイエンティストの仕事とは。

•     データサイエンティストに求められるスキル

•     パイロット ML チームの編成について

•     サポートに必要となる他の役割は。

•     主要な責任範囲について

モジュール  4: ML の導入方法

•     ML の導入方法

•     ML 導入で組織が行うべき行うべきことは何か?

•     組織での進捗に関するビジネスケースの例

モジュール 5: まとめ