¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué tipos de problemas puede solucionar? En Google, tenemos una perspectiva ligeramente distinta sobre el aprendizaje automático: no se trata solo de los datos, sino también de la lógica. Hablamos de por qué un marco de este tipo es útil cuando pensamos en la creación de una canalización de modelos de aprendizaje automático. Luego, analizamos cinco fases para convertir un posible caso práctico en un recurso que pueda aprovechar la tecnología de aprendizaje automático y por qué es importante no saltarse fases. Finalizamos con un reconocimiento de los sesgos que puede amplificar el aprendizaje automático y cómo reconocerlos.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español
How Google does Machine Learning en Español
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Niveau intermédiaire
Approx. 12 heures pour terminer
Recommandé : 1 semana de estudio, entre 8 y 10 horas semanales
Espagnol
Sous-titres : Français, Portugais (brésilien), Allemand, Anglais, Espagnol, Japonais
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
17 minutes pour terminer
Presentación de la especialización
Se presenta la especialización y a los expertos de Google que darán las clases.
17 minutes pour terminer
4 vidéos (Total 11 min)
4 vidéos
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7 vidéos
Introducción1 min
Aprendizaje automático y sesgo humano2 min
Evaluación de métricas para inclusión3 min
Medidas estadísticas y concesiones aceptables4 min
Igualdad de oportunidades6 min
Simulación de decisiones3 min
Uso de Facets para buscar errores en su conjunto de datos4 min
1 exercice pour s'entraîner
Cuestionario del módulo 46 min
5 heures pour terminer
Blocs de notas de Python en la nube
En este módulo, se describe Cloud Datalab, el entorno de desarrollo que usará en esta especialización.
5 heures pour terminer
22 vidéos (Total 81 min), 1 lecture, 4 quiz
22 vidéos
Cloud Datalab1 min
Demostración: Cloud Datalab1 min
Proceso de desarrollo2 min
Demostración de realojamiento de un notebook de Cloud Datalab3 min
Trabajo con servicios administrados2 min
Pocesamiento y almacenamiento4 min
Introducción a Qwiklabs3 min
Informe del lab11 min
Cloud Shell2 min
Tercera fase de Cloud: Servicios completamente administrados1 min
Tercera fase de Cloud: Análisis de datos sin servidores2 min
Tercera fase de Cloud: BigQuery y Cloud Datalab52s
Introducción al lab: Análisis de datos con Datalab y BigQuery1 min
Informe del lab: Análisis de datos con Datalab y BigQuery11 min
No son reglas, es AA2 min
La API de Vision en acción3 min
La API de Video Intelligence3 min
La API de Cloud Speech3 min
Traducción con NL4 min
Lab: Introducción a las API de AA previamente entrenadas49s
Solución del lab9 min
1 lecture
Introducción al lab de alquiler de VM10 min
1 exercice pour s'entraîner
Cuestionario del módulo 56 min
4 minutes pour terminer
Resumen
4 minutes pour terminer
1 vidéo (Total 4 min)
1 vidéo
4.7
26 avisMeilleurs avis pour How Google does Machine Learning en Español
Por alguna razón no veo el certificado, del curso. Muy molesto por este aspecto. Sin embargo, el contenido del curso es excelente
Excelente curso, tiene muy buenos conceptos y explican muy bien las herramientas que brinda google cloud platform.
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Google Cloud
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À propos du Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform 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.
>>> Al inscribirse en esta especialización acepta los Términos de Servicio de Qwiklabs según lo establecido en las Preguntas Frecuentes, disponibles en el apartado: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<
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