À propos de ce cours

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Approx. 9 heures pour terminer

Recommandé : 12 hours/week...

Espagnol

Sous-titres : Français, Portugais (brésilien), Allemand, Anglais, Espagnol, Japonais...

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
4 minutes pour terminer

Introducción

En este curso, obtendrá conocimientos fundamentales sobre el AA que le brindarán una comprensión más clara de la terminología que usamos durante la especialización. También conocerá sugerencias prácticas y resolverá problemas comunes de los especialistas en AA de Google, de manera que cuando termine el curso cuente con el código y el conocimiento suficientes para poner en marcha sus propios modelos de AA.

...
1 vidéo (Total 4 min)
1 vidéo
1 heure pour terminer

AA en la práctica

En este módulo, presentaremos algunos de los principales tipos de aprendizaje automático y repasaremos la historia del AA hasta la situación actual con el fin de acelerar su crecimiento como especialista en el tema.

...
10 vidéos (Total 62 min), 1 quiz
10 vidéos
Aprendizaje supervisado5 min
Regresión y clasificación11 min
Breve reseña del AA: Regresión lineal7 min
Breve reseña del AA: Perceptrón5 min
Breve reseña del AA: Redes neuronales7 min
Breve reseña del AA: Árboles de decisión5 min
Breve reseña del AA: Métodos de kernel4 min
Breve reseña del AA: Bosques aleatorios4 min
Breve reseña del AA: Redes neuronales modernas8 min
1 exercice pour s'entraîner
Cuestionario del módulo6 min
1 heure pour terminer

Optimización

En este módulo, explicaremos cómo optimizar sus modelos de AA.

...
13 vidéos (Total 61 min), 1 quiz
13 vidéos
Definición de modelos de AA4 min
Presentación del conjunto de datos sobre natalidad6 min
Introducción a las funciones de pérdida6 min
Descenso de gradientes5 min
Solución de problemas de una curva de pérdidas2 min
Problemas con el modelo de AA6 min
Lab: Presentación de TensorFlow Playground6 min
Lab: TensorFlow Playground avanzado3 min
Lab: Práctica con redes neuronales6 min
Solución de problemas en la curva de pérdidas1 min
Métricas de rendimiento3 min
Matriz de confusión5 min
1 exercice pour s'entraîner
Module Quiz6 min
3 heures pour terminer

Generalización y muestreo

Ahora debemos hacernos una pregunta un tanto extraña: ¿Cuándo es mejor no elegir el modelo de AA más preciso? Como mencionamos en el módulo anterior sobre optimización, el hecho de que un modelo tenga una métrica de pérdida de 0 con el conjunto de datos de entrenamiento no implica necesariamente que dé buenos resultados con datos nuevos en un caso práctico real.

...
9 vidéos (Total 64 min), 3 quiz
9 vidéos
Generalización y modelos de AA6 min
Cuándo detener el entrenamiento de modelos5 min
Cree muestras repetibles en BigQuery6 min
Demostración: División de conjuntos de datos en BigQuery8 min
Introducción al lab1 min
Explicación de la solución del lab9 min
Introducción al lab2 min
Explicación de la solución del lab23 min
1 exercice pour s'entraîner
Cuestionario del módulo12 min
3 minutes pour terminer

Resumen

...
1 vidéo (Total 3 min)
1 vidéo
4.7
4 avisChevron Right

Principaux examens pour Launching into Machine Learning en Español

par EAFeb 4th 2019

Información clara y precisa para acompañar el aprendizaje

À propos de 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....

À propos de la 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 <<<...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español

Foire Aux Questions

  • 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.

  • Si vous décidez de vous inscrire au cours avant la date de début de session, vous aurez accès à toutes les vidéos et lectures du cours. Vous pourrez soumettre des devoirs à partir du début de la session.

  • 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.

  • 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.

  • 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.

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