Ce cours fait partie de la Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español

4.4
étoiles
124 évaluations

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Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en EspañolGoogle Cloud

À propos de ce cours

Este curso se enfoca en aprovechar la flexibilidad y facilidad de uso de TensorFlow 2.x y Keras para compilar, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático.  Aprenderá sobre la jerarquía de la API de TensorFlow 2.x y conocerá los componentes principales de TensorFlow mediante ejercicios prácticos.  Le mostraremos cómo trabajar con conjuntos de datos y columnas de atributos. Aprenderá a diseñar y compilar una canalización de datos de entrada de TensorFlow 2.x.  Adquirirá experiencia práctica en la carga de arreglos de NumPy, imágenes y datos de texto con tf.data.Dataset, así como de datos de CSV con Pandas. También adquirirá experiencia práctica en la creación de columnas de atributos numéricas, categóricas, agrupadas en depósitos y con hash.
Además, le presentaremos las API secuencial y funcional de Keras para mostrarle cómo crear modelos de aprendizaje profundo.  Hablaremos sobre las funciones de activación, pérdida y optimización.  Nuestros labs prácticos sobre los notebooks de Jupyter le permitirán compilar modelos de aprendizaje automático de regresión lineal básica, y de regresión logística básica y avanzada.  Aprenderá a entrenar, implementar y llevar a producción modelos de aprendizaje automático a gran escala con AI Platform de Cloud.

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Cours 3 sur 5 dans le

Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español

Niveau intermédiaire

Approx. 18 heures pour terminer

Espagnol

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Espagnol

Enseignant

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4,62/5 (27 évaluations)

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

7 minutes pour terminer

Introducción al curso

Este curso es una introducción a TensorFlow 2.x, que incorpora la facilidad de uso de Keras para compilar modelos de aprendizaje automático. En este curso, se abarcarán el diseño y la compilación de una canalización de datos de entrada de TensorFlow 2.x., la compilación de modelos de aprendizaje automático con TensorFlow 2.x y Keras, la mejora en la exactitud de estos modelos y su correspondiente escritura para una utilización escalada.

7 minutes pour terminer

2 vidéos (Total 7 min)

Semaine

Semaine 2

3 heures pour terminer

Introducción a TensorFlow

3 heures pour terminer

5 vidéos (Total 22 min), 1 lecture, 5 quiz

5 vidéos

Introducción a TensorFlow6 min

Jerarquía de la API de TensorFlow4 min

Componentes de TensorFlow: Tensores y variables8 min

Introducción al lab: Introducción a los tensores y las variables1 min

Introducción al lab: Escritura de programas de TensorFlow de bajo nivel43s

1 lecture

Lecturas10 min

3 exercices pour s'entraîner

Introducción a TensorFlow15 min

Jerarquía de la API15 min

Tensores y variables15 min

Semaine

Semaine 3

8 heures pour terminer

Diseñe y compile una canalización de datos de entrada de TensorFlow

8 heures pour terminer

10 vidéos (Total 25 min), 1 lecture, 9 quiz

10 vidéos

Descripción general4 min

Trabajo en la memoria y con los archivos3 min

Preparación de los datos para el entrenamiento de modelos6 min

Introducción al lab: Carga de datos de CSV y NumPy28s

Introducción al lab: Carga de datos de imágenes54s

Introducción al lab: Columnas de atributos37s

Introducción al lab opcional: TFRecord y tf.Example1 min

Entrenamiento en grandes conjuntos de datos con la API de tf.data4 min

Introducción al lab: Manipulación de datos con la API de Dataset de TensorFlow34s

Introducción al lab opcional: Análisis de funciones mediante la Validación de datos de TensorFlow y la visualización de facetas1 min

1 lecture

Lecturas10 min

3 exercices pour s'entraîner

TEST DE PRÁCTICA: Preparación de los datos para el entrenamiento de modelos15 min

Entrenamiento en grandes conjuntos de datos con la API de tf.data30 min

Diseñe y compile una canalización de datos de entrada15 min

Semaine

Semaine 4

4 heures pour terminer

Entrenamiento de redes neuronales con TensorFlow 2 y la API secuencial de Keras

En este módulo, le mostraremos cómo escribir modelos de TensorFlow con la API secuencial de Keras, pero, antes de sumergirnos en la escritura del modelo, hablaremos sobre las funciones de activación, pérdida y optimización. Luego, se le presentará la API secuencial de Keras para mostrarle cómo crear modelos de aprendizaje profundo. Además, aprenderá a implementar el modelo para la predicción en la nube.

4 heures pour terminer

5 vidéos (Total 23 min), 1 lecture, 5 quiz

Semaine

Semaine 5

2 heures pour terminer

Entrenamiento de redes neuronales con TensorFlow 2 y la API funcional de Keras

En la mayoría de las situaciones, la API del modelo Sequential es ideal para desarrollar modelos de aprendizaje profundo, pero tiene algunas limitaciones. Por ejemplo, no define de forma directa los modelos que pueden tener varias fuentes de entrada o producir varios destinos de salida, como tampoco los modelos que reutilizan capas. La API funcional de Keras es una forma de crear modelos más flexibles que los de la API de tf.keras.Sequential. La API funcional procesa modelos con topología no lineal, capas compartidas, y varias salidas y entradas. La API funcional de Keras proporciona una forma más flexible de definir los modelos. Específicamente, le permite definir varios modelos de entrada y salida, así como los que comparten capas. Además, le permite definir grafos acíclicos de red ad hoc. La principal idea es que un modelo de aprendizaje profundo suele ser un grafo acíclico dirigido (DAG) de capas. Por lo tanto, la API funcional es una forma de compilar grafos de capas. En este módulo, también hablaremos sobre cómo la regularización puede ayudar con el rendimiento del modelo.

2 heures pour terminer

6 vidéos (Total 29 min), 1 lecture, 4 quiz

6 vidéos

Redes neuronales con la API funcional de Keras9 min

Regularización: Aspectos básicos4 min

Regularización: L1, L2 y de interrupción anticipada5 min

Regularización: De retirados5 min

Entrega de modelos en la nube3 min

Introducción al lab: API funcional de Keras38s

1 lecture

Lecturas10 min

3 exercices pour s'entraîner

La API funcional de Keras15 min

Regularización15 min

Entrega de modelos en la nube15 min

Semaine

Semaine 6

1 heure pour terminer

Resumen

1 heure pour terminer

1 vidéo (Total 8 min), 2 lectures, 1 quiz

Avis

4.4

30 avis

5 stars
56,45 %
4 stars
33,06 %
3 stars
8,06 %
2 stars
0,80 %
1 star
1,61 %

Meilleurs avis pour INTRO TO TENSORFLOW EN ESPAÑOL

par VB1 déc. 2019

Contiene información valiosa de Tensorflow como herramienta y funcionamiento.

par DC7 août 2020

Muy bueno para conocer conceptos base de tensorFlow

par JM2 sept. 2019

There are several elements regarding the labs that can be updated since I got problems that seem to be due to the versions of python or Tensorflow.

par JB7 sept. 2019

So interesting but so heavy too. This course was so amaizing.

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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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À quoi ai-je droit si je m'inscris ?
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Ce cours fait partie du nombre restreint de cours proposés par Coursera actuellement disponibles uniquement aux étudiants ayant payé les frais du cours ou bénéficié de l'Aide Financière, lorsqu'elle est disponible.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.

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