Comenzaremos con la historia del aprendizaje automático y discutiremos por qué las redes neuronales actualmente dan tan buenos resultados para una gran variedad de problemas de la ciencia de datos. Luego, veremos cómo configurar un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una buena solución mediante el descenso de gradientes. Para esto, será necesario crear conjuntos de datos que permitan la generalización. Hablaremos sobre los métodos para hacerlo de una forma repetible que respalde la experimentación.
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
8 minutes pour terminer
Introducción al curso
En este curso, obtendrá conocimientos fundamentales sobre el AA que le permitirán entender la terminología que utilizaremos durante la especialización. También conocerá sugerencias prácticas y problemas de la mano de los profesionales del AA de Google y, cuando termine, tendrá el código y los conocimientos necesarios para iniciar sus propios modelos de AA.
8 minutes pour terminer
2 vidéos (Total 8 min)
4 heures pour terminer
Mejorar la calidad de los datos y los análisis exploratorios de datos
En este módulo, presentaremos problemas de calidad de los datos y explicaremos cómo solucionarlos. Luego, observaremos los análisis exploratorios de datos.
4 heures pour terminer
5 vidéos (Total 29 min), 1 lecture, 4 quiz
8 heures pour terminer
AA práctico
En este módulo, presentaremos algunos de los tipos principales de aprendizaje automático y revisaremos la historia del AA hasta llegar a las últimas novedades para que pueda acelerar su crecimiento como profesional del AA.
8 heures pour terminer
13 vidéos (Total 63 min), 1 lecture, 11 quiz
3 heures pour terminer
Optimización
En este módulo, lo guiaremos para que optimice sus modelos de AA.
3 heures pour terminer
13 vidéos (Total 61 min), 1 lecture, 4 quiz
Avis
Meilleurs avis pour LAUNCHING INTO MACHINE LEARNING EN ESPAÑOL
par PD16 juil. 2019
Muy buen material, las explicaciones son muy claras y didacticas. Se puede mejorar con mas ejemplos sobre la aplicacion de los conceptos tratados en las clases y su aplicación en la vida real
par SG29 déc. 2018
Es algo confuso para los que no sabemos de SQL, pero al final se logra aprender acerca de como generar buenos Datasets mediante BigQuery y en general de uno propio.
par AA22 nov. 2018
Es muy útil este modulo para hacer el análisis de los datos y obtener una metodología para repetir los datos de entrenamiento, prueba y validación.
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
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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