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

4.7
étoiles
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Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en EspañolGoogle Cloud

À propos de ce cours

El curso comienza con un debate sobre los datos: cómo mejorar la calidad de los datos y cómo realizar análisis exploratorios de datos. Describimos Vertex AI AutoML y cómo compilar, entrenar y, luego, implementar un modelo de AA sin escribir ni una sola línea de código Conocerá los beneficios de BigQuery ML. Luego, se analiza cómo optimizar un modelo de aprendizaje automático (AA) y cómo la generalización y el muestreo pueden ayudar a evaluar la calidad de los modelos de AA para el entrenamiento personalizado.

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Cours 2 sur 5 dans le

Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español

Niveau débutant

Approx. 19 heures pour terminer

Espagnol

Ce que vous allez apprendre

Describir cómo mejorar la calidad de los datos y realizar análisis exploratorios de datos
Compilar y entrenar modelos de AutoML con Vertex AI y BigQuery ML
Optimizar y evaluar los modelos mediante las funciones de pérdida y las métricas de rendimiento
Crear conjuntos de datos de entrenamiento, evaluación y prueba repetibles y escalables

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Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español

Niveau débutant

Approx. 19 heures pour terminer

Espagnol

Enseignant

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

1 minute pour terminer

Introducción

1 minute pour terminer

1 vidéo (Total 1 min)

Semaine

Semaine 2

4 heures pour terminer

Conozca sus datos: Mejore los datos por medio de análisis exploratorios de datos

En este módulo, examinaremos cómo mejorar la calidad de los datos y explorar los datos mediante análisis exploratorios de datos. Observaremos la importancia de tener datos limpios y ordenados para el aprendizaje automático y mostraremos su efecto en la calidad de los datos. Por ejemplo, los valores omitidos pueden sesgar los resultados. También aprenderá la importancia de explorar sus datos. Una vez que los datos estén limpios y ordenados, realizaremos un análisis exploratorio del conjunto de datos.

4 heures pour terminer

9 vidéos (Total 57 min), 1 lecture, 3 quiz

9 vidéos

Introducción39s

Mejorar la calidad de los datos13 min

Primeros pasos con Google Cloud Platform y Qwiklabs4 min

Introducción al lab: Mejore la calidad de sus datos1 min

Demostración del lab: Mejore la calidad de sus datos22 min

¿Qué es el análisis exploratorio de datos?4 min

¿Cómo se usa el EDA en el aprendizaje automático?4 min

Análisis y visualización de datos3 min

Introducción al lab: Explore los datos con Python y BigQuery46s

1 lecture

Recursos: Conozca sus datos: Mejore los datos por medio de análisis exploratorios de datos10 min

1 exercice pour s'entraîner

Cuestionario: Conozca sus datos: Mejore los datos por medio de análisis exploratorios de datos10 min

Semaine

Semaine 3

3 heures pour terminer

El aprendizaje automático en la práctica

3 heures pour terminer

6 vidéos (Total 45 min), 1 lecture, 2 quiz

Semaine

Semaine 4

4 heures pour terminer

Entrenamiento de modelos de AutoML con Vertex AI

4 heures pour terminer

7 vidéos (Total 38 min), 1 lecture, 2 quiz

7 vidéos

Introducción23s

Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo7 min

¿Qué es el aprendizaje automático automatizado?1 min

Modelo de regresión de AutoML10 min

Introducción al lab (opcional): Entrene un modelo de clasificación de AutoML (datos estructurados)28s

Demostración del lab (opcional): Entrene un modelo de clasificación de AutoML (datos estructurados)7 min

Evalúe modelos de AutoML10 min

1 lecture

Recursos: Entrenamiento de modelos de AutoML con Vertex AI10 min

1 exercice pour s'entraîner

Cuestionario: Entrenamiento de modelos de AutoML con Vertex AI20 min

Semaine

Semaine 5

4 heures pour terminer

Aprendizaje automático en BigQuery: Desarrolle modelos de AA en el lugar en el que se encuentran sus datos

4 heures pour terminer

8 vidéos (Total 30 min), 1 lecture, 3 quiz

8 vidéos

Introducción22s

Cómo entrenar un modelo de AA con BigQuery ML5 min

Modelos compatibles con el aprendizaje automático en BigQuery2 min

Introducción al lab: Use BigQuery ML para predecir el peso de un pingüino (BigQuery ML y Explainable AI)29s

Demostración del lab: Use BigQuery ML para predecir el peso de un pingüino (BigQuery ML y Explainable AI)11 min

Ajuste de hiperparámetros de BigQuery ML3 min

Introducción al lab (opcional): Use el ajuste de hiperparámetros de BigQuery ML para mejorar el rendimiento de los modelos28s

Cómo compilar e implementar un sistema de recomendación con BigQuery ML5 min

1 lecture

Recursos: Aprendizaje automático en BigQuery: Desarrolle modelos de AA en el lugar en el que se encuentran sus datos10 min

1 exercice pour s'entraîner

Cuestionario: Aprendizaje automático en BigQuery: Desarrolle modelos de AA en el lugar en el que se encuentran sus datos10 min

Semaine

Semaine 6

1 heure pour terminer

Optimización

1 heure pour terminer

12 vidéos (Total 58 min), 1 lecture, 1 quiz

12 vidéos

Introducción26s

Definición de los modelos de AA4 min

Introducción al conjunto de datos del curso6 min

Introducción a las funciones de pérdida6 min

Descenso de gradientes5 min

Solución de problemas con curvas de pérdida2 min

Errores comunes en los modelos de AA6 min

Lab de clase: Introducción a TensorFlow Playground6 min

Lab de clase: TensorFlow Playground: Avanzado3 min

Lab de clase: Practique con redes neuronales6 min

Métricas de rendimiento3 min

Matriz de confusión5 min

1 lecture

Recursos: Optimización10 min

1 exercice pour s'entraîner

Cuestionario: Optimización10 min

Semaine

Semaine 7

1 heure pour terminer

Generalización y muestreo

Llegó el momento de responder una pregunta un tanto extraña: ¿en qué situaciones es mejor no elegir el modelo de AA más exacto? Como dimos a entender en el último módulo sobre la optimización, el solo hecho de que un modelo tenga una métrica de pérdida de 0 para un conjunto de datos no significa que vaya a tener un buen rendimiento cuando se aplique a datos nuevos del mundo real. Aprenderá a crear conjuntos de datos de entrenamiento, evaluación y prueba repetibles y establecer comparativas de rendimiento.

1 heure pour terminer

5 vidéos (Total 28 min), 1 lecture, 1 quiz

Semaine

Semaine 8

1 heure pour terminer

Resumen

1 heure pour terminer

4 lectures

Avis

4.7

25 avis

5 stars
72,16 %
4 stars
25,77 %
2 stars
2,06 %

Meilleurs avis pour LAUNCHING INTO MACHINE LEARNING EN ESPAÑOL

par MC29 oct. 2020

Buen curso en el cual te introducen más en el empleo de ML en su plataforma GCP

par G27 oct. 2020

Muy buen curso para personas que apenas estamos entrando a esta área de conocimiento. Muy claras las explicaciones y muy buenos los laboratorios

par ET18 août 2020

Excelente curso, muchas gracias por tan valioso esfuerzo en la elaboración de estos cursos.

par EC3 févr. 2019

Información clara y precisa para acompañar el aprendizaje

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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

Puis-je prévisualiser un cours avant de m'inscrire ?
Oui, vous pouvez prévisualiser la première vidéo et consulter le programme du cours avant de vous inscrire. Vous devez acheter le cours pour accéder au contenu non inclus dans la prévisualisation.
À quoi ai-je droit si je m'inscris ?
Une fois que vous êtes inscrit(e) et que votre session commence, vous avez accès à toutes les vidéos et aux autres ressources, y compris les éléments à lire et le forum de discussion du cours. Vous pouvez afficher et soumettre des devoirs pour vous exercer, et terminer les devoirs notés requis pour obtenir une note et un Certificat de Cours.
Quand recevrai-je mon Certificat de Cours ?
Si vous réussissez le cours, votre Certificat de Cours électronique sera ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat de Cours ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.
Pourquoi ne puis-je pas assister à ce cours en auditeur libre ?
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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