3行で
https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals
GCPを使ったスケーラブルな機械学習の基本コース
Core Infrastructureより機械学習寄りだがぶっちゃけ大差ないように思う
どんな人におすすめか
必須
・英語字幕で動画が理解できる
・クラウドサービスと機械学習に興味がある（触ったことがなくてもOK）
推奨
・SQLを触った事がある（SELECT, WHERE, GROUP BYの意味ぐらいわかればいい）
・オンプレの計算資源に依存しない機械学習システムを構築したい問題意識がある
不適
・クラウドサービスを完全に理解しているマン
・どうしてもAWSしか使いたくないマン
・機械学習のモデリング部分にしか興味がない人
どんなコースか
GCPを使って機械学習すると何がうれしいのか？
GCPを使った機械学習システムの構築例はどんなものか？
実際に構築してみよう！（Qwiklabs）
という構成になってます。
ただし、モデル構築の話はあまり触れません
学習部分はBQMLを使ったAutoML、VisionAPIで学習済みモデルのfine tuneです。
Core Infrastructureと同じくGCPの機能の紹介と試用がメインで
受講者は指示に従って推奨される使い方を学べる
感想など
これぐらいのことが何も考えずにできてしまうのか・・・というのが最初の感想。
どういうアウトプットが欲しくてインプットが何かわかれば、それなりのモデルは作っちゃうよ！という感じ。
これに僕が自前で作ったモデルが勝てるだろうか。勝てないと困るな？（評価してない。そのうち勝負したい）
ただ、結局自前で画像認識モデルの転移学習するにしても、単にResNetの転移学習するだけならGoogle様の知見に勝てるとは思えないんだよな。
仕事でモデリングするにしても、こういうAutoMLをプロトタイプに使えるといいんだろうな。
裏でどういうアルゴリズムが動いてModel selectionしてるのかは説明されません。
コースの実習はほぼ何も考えずにできてしまう。
どういう入力をすればいいかだいたい指示される。
この意味で、Core Infrastructureと大差ない。
とりあえず使った感触は得られるけど、自分の身にするには、例えば自前の問題なんかで使ってみないとダメ。
導入としてはいい。とりあえず動くサンプルコードを写経してるような感じ。
我流で覚えるよりはよっぽど良いし効率的なように思う。
お得な情報
やはり基本無料です。
実習をやるにはenrollが必要。7日以内なら無料。
土日フルか平日に1日1つLabをこなせば完走できる。（僕は引っ越しがあったせいで完走失敗して5000円払った）
さらに深堀りするには
最後に色々示されるけど
https://www.coursera.org/learn/end-to-end-ml-tensorflow-gcp
僕はこれやってます。
Big Data and Machine Learning Fundamentalsは使い方のレクチャーという感じだけど
End-to-End Machine Learning with TensorFlow on GCPは考え方のレベルから講義があるし
実習も少しは自分で調べながらやるようなものになってる。
ただ、途中までやったけど、TFの学習が自己流だったこともあって
https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-tensorflow-gcp
これを受講しなおしたい気持ちにはなってる。
End-to-End Machine Learning with TensorFlow on GCPのほうがAdvancedらしい。