3行で
https://www.coursera.org/learn/gcp-production-ml-systems
Advanced Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform Specializationという一連のコースの2番目
モデリング以外の部分でより「良い」システムを作るには何を考慮すべきか解説される
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）
・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
・GCPの基本的な機能を使える
（不足を感じたらGoogle Cloud Platform Fundamentals: Core Infrastructureを受講するぐらいで大丈夫そう）
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
・機械学習の実際のプロジェクトを何度も回したことがある人
どんなコースか
いかに機械学習モデルを作るかという話はないです。
機械学習モデルが何らかあったとして、そのモデルを使った実用に耐えるアプリケーションをどう構成するかがコースのスコープです。
実用するとなれば、必要なだけのスループット、必要なだけのレスポンス、必要なだけのロバストネス、必要なだけのメンテナンス性を確保したいところ。
それらの要求にたいして実用上問題になりやすい事柄をピックアップして解説しています。例えば
・学習/評価/推論の間の差の解消
・自分の管理下でないところでのデータの変化
・分散コンピューティングのアーキテクチャ洗濯
など。
感想など
QwikLabはあまり多くない。そこが一番の評価だったのに拍子抜け。
実際のプロジェクトで出会いそうな困難について解説されるので、仕事として機械学習をするようになってから振り返るとありがたみがわかるんじゃないかと期待してる。
Maxの解説がやたらわかりにくい・・・。
これはこの先ずっと続くのでマジできつい。RNNの基礎がMaxの担当で本当に辛かった。
僕の英語のせいなのかMaxの説明が悪いのか不明だけど、とにかくわかりにくい。何度も動画を止めてscriptを確認した。