Building a Machine Learning Ready Organization (Japanese) 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