¿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
Offert par
À propos de ce cours
Résultats de carrière des étudiants
50%
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours
50%
ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Cours 1 sur 5 dans le
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 10 heures pour terminer
Espagnol
Sous-titres : Français, Portugais (brésilien), Allemand, Anglais, Espagnol, Japonais
Résultats de carrière des étudiants
50%
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours
50%
ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Cours 1 sur 5 dans le
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 10 heures pour terminer
Espagnol
Sous-titres : Français, Portugais (brésilien), Allemand, Anglais, Espagnol, Japonais
Offert par
Google Cloud
We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
1 heure pour terminer
Presentación de la especialización
Se presenta la especialización y a los expertos de Google que darán las clases.
1 heure pour terminer
4 vidéos (Total 11 min)
2 heures pour terminer
Qué significa tener como prioridad a la IA
En este módulo, conocerá a qué nos referimos cuando decimos que la estrategia empresarial de Google es que la IA sea la prioridad, además de lo que conlleva en la práctica.
2 heures pour terminer
17 vidéos (Total 52 min)
1 heure pour terminer
Cómo Google utiliza el AA
En este módulo, se describen los conocimientos empresariales que Google adquirió con los años.
1 heure pour terminer
6 vidéos (Total 36 min)
1 heure pour terminer
AA inclusivo
En este módulo, analizaremos por qué los sistemas de aprendizaje automático no son imparciales de forma predeterminada y otros aspectos que se deben tener en cuenta al usar el AA en los productos.
1 heure pour terminer
7 vidéos (Total 27 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
4 minutes pour terminer
Resumen
4 minutes pour terminer
1 vidéo (Total 4 min)
Avis
Meilleurs avis pour HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING EN ESPAÑOL
par BS30 nov. 2020
Es super útil para entender cómo se hace Machine Learning, cuáles servicios tiene Google Cloud Platform y cómo usarlos. Quedo muy satisfecho con el curso, seguro volveré a él constantemente.
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 OC9 févr. 2021
Mis felicitaciones a todo el equipo, excelente como se aprende de una manera practica los conceptos y herramientas modernas para el procesamiento de datos.
par BM17 août 2020
Ayuda perfectamente a entender los conceptos básicos de ML y nos enseña cuales son algunas herramientas de GCP y algunas API's existentes
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.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Is financial aid available?
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis le Cours ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
