¿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.
이 강좌는 Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español 전문 분야의 일부입니다.
How Google does Machine Learning en Español
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About this Course
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다음 전문 분야의 5개 강좌 중 1번째 강좌:
유동적 마감일
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중급 단계
완료하는 데 약 12시간 필요
권장: 1 semana de estudio, entre 8 y 10 horas semanales
스페인어
자막: 프랑스어, 포르투갈어 (브라질), 독일어, 영어, 스페인어, 일본어
제공자:
Google 클라우드
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.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 17분 필요
Presentación de la especialización
Se presenta la especialización y a los expertos de Google que darán las clases.
완료하는 데 17분 필요
4개 동영상 (총 11분)
4개의 동영상
Agenda de la especialización5m
¿Por qué elegir Google?1m
¿Por qué elegir Google Cloud?2m
1개 연습문제
Cuestionario del módulo 16m
완료하는 데 1시간 필요
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.
완료하는 데 1시간 필요
17개 동영상 (총 52분)
17개의 동영상
Las dos etapas del AA3m
AA en productos de Google5m
Demostración: AA en Google Fotos1m
Google Traductor y Gmail1m
Reemplazo de reglas heurísticas5m
La importancia de los datos3m
Introducción al lab: Limite un problema de AA1m
Informe del lab4m
Demostración: AA en aplicaciones2m
Modelos previamente entrenados3m
El mercado del AA está evolucionando2m
Una estrategia de datos5m
Sesgo en la implementación y capacitación5m
Una estrategia de AA1m
Transforme su empresa2m
Introducción al lab: Caso práctico de AA26
1개 연습문제
Cuestionario del módulo 26m
완료하는 데 1시간 필요
Cómo Google utiliza el AA
En este módulo, se describen los conocimientos empresariales que Google adquirió con los años.
완료하는 데 1시간 필요
6개 동영상 (총 36분)
6개의 동영상
Las sorpresas del AA4m
El ingrediente secreto8m
Procesos empresariales y de AA6m
La ruta hacia el AA10m
Análisis profundo de finalización de fases4m
1개 연습문제
Cuestionario del módulo 36m
완료하는 데 1시간 필요
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.
완료하는 데 1시간 필요
7개 동영상 (총 27분)
7개의 동영상
Aprendizaje automático y sesgo humano2m
Evaluación de métricas para inclusión3m
Medidas estadísticas y concesiones aceptables4m
Igualdad de oportunidades6m
Simulación de decisiones3m
Uso de Facets para buscar errores en su conjunto de datos4m
1개 연습문제
Cuestionario del módulo 46m
완료하는 데 5시간 필요
Blocs de notas de Python en la nube
En este módulo, se describe Cloud Datalab, el entorno de desarrollo que usará en esta especialización.
완료하는 데 5시간 필요
22개 동영상 (총 81분), 1 reading, 4 quizzes
22개의 동영상
Cloud Datalab1m
Demostración: Cloud Datalab1m
Proceso de desarrollo2m
Demostración de realojamiento de un notebook de Cloud Datalab3m
Trabajo con servicios administrados2m
Pocesamiento y almacenamiento4m
Introducción a Qwiklabs3m
Informe del lab11m
Cloud Shell2m
Tercera fase de Cloud: Servicios completamente administrados1m
Tercera fase de Cloud: Análisis de datos sin servidores2m
Tercera fase de Cloud: BigQuery y Cloud Datalab52
Introducción al lab: Análisis de datos con Datalab y BigQuery1m
Informe del lab: Análisis de datos con Datalab y BigQuery11m
No son reglas, es AA2m
La API de Vision en acción3m
La API de Video Intelligence3m
La API de Cloud Speech3m
Traducción con NL4m
Lab: Introducción a las API de AA previamente entrenadas49
Solución del lab9m
1개의 읽기 자료
Introducción al lab de alquiler de VM10m
1개 연습문제
Cuestionario del módulo 56m
검토
4.7
HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING EN ESPAÑOL의 최상위 리뷰
EC 제공Feb 24, 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.
CM 제공Aug 20, 2019
Muy bien explicado el curso, sin embargo están des actualizados los laboratorios de Qwiklabs, algunas instrucciones ya no funcionan.
SB 제공Feb 21, 2019
Por alguna razón no veo el certificado, del curso. Muy molesto por este aspecto. Sin embargo, el contenido del curso es excelente
JL 제공Jan 21, 2019
Excelente curso, tiene muy buenos conceptos y explican muy bien las herramientas que brinda google cloud platform.
YC 제공Mar 1, 2020
Great, but my country, Venezuela not appears in the options for select your country in google.
JV 제공Apr 26, 2019
No indica si se deben separar por comas las palabras recomendadas en le ultimo cuestionario.
SG 제공Dec 13, 2018
Excelente curso para aprender a usar las diferentes herramientas de Google Cloud Platform
JR 제공Oct 17, 2019
muy bueno para hacer una introducción al mundo de ML con GCP
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español 전문 분야 정보
¿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 <<<
자주 묻는 질문
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