¿Qué es el aprendizaje automático y qué tipos de problemas puede solucionar? Google concibe el aprendizaje automático de una forma algo diferente: considera que se trata no solo de datos, sino también de lógica. Hablaremos de por qué es útil para los científicos de datos concebirlo así cuando piensan en compilar una canalización de modelos de aprendizaje automático.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español
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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
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Introducción al curso
Presentamos la especialización y a los expertos de Google que la dictarán.
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Qué significa tener un enfoque centrado en la IA
En este módulo, explorará cómo crear una estrategia de datos en torno al aprendizaje automático.
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Cómo utiliza Google el AA
En este módulo, se tratan los conocimientos organizacionales que adquirió Google con los años.
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AA inclusivo
En este módulo, se analiza por qué los sistemas de aprendizaje automático no son equitativos de forma predeterminada y qué hay que tener en cuenta a la hora de infundir el AA en sus productos.
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Notebooks de Python en la nube
Comprenda el papel de AI Platform Notebooks.
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Resumen
Revise los temas principales de AA que abordará esta especialización.
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Avis
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Meilleurs avis pour HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING EN ESPAÑOL
par CZ23 août 2020
La mayor parte del curso esta muy bien solo en pequeños detalles en la hora de explicar los pasos
par JV26 avr. 2019
No indica si se deben separar por comas las palabras recomendadas en le ultimo cuestionario.
par EC24 févr. 2020
Teóricamente el curso es importante para entender los objetivos y las herramientas que se tienen al aplicar ML. Los laboratorios pueden mejorar y ser más claros.
par JL21 janv. 2019
Excelente curso, tiene muy buenos conceptos y explican muy bien las herramientas que brinda google cloud platform.
À propos du Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español
¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué tipos de problemas puede solucionar? ¿Cuáles son las cinco fases para convertir un posible caso práctico en un recurso que pueda aprovechar la tecnología de aprendizaje automático? ¿Por qué es importante no saltarse fases? ¿Por qué las redes neuronales son tan populares? ¿Cómo plantear un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una buena solución generalizable mediante un descenso de gradientes y una forma meditada de crear conjuntos de datos? Aprenda a escribir modelos de aprendizaje automático distribuido que escalen en Tensorflow y que brinden predicciones de alto rendimiento. Convierta los datos sin procesar en funciones de una forma que permita al AA aprender características importantes de los datos y aportar una percepción humana para abordar los problemas. Por último, aprenda a incorporar la combinación adecuada de parámetros que desarrolle modelos generalizados y exactos, y conozca la teoría para solucionar determinados tipos de problemas de AA. Experimentará con el AA de extremo a extremo, a partir de la construcción de una estrategia centrada en el AA y el avance hacia el entrenamiento, optimización y producción de modelos con labs prácticos mediante Google Cloud Platform.
Foire Aux Questions
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