¿Qué es el aprendizaje automático y qué tipos de problemas puede solucionar? Google concibe el aprendizaje automático de una forma algo diferente: considera que se trata no solo de datos, sino también de lógica. Hablaremos de por qué es útil para los científicos de datos concebirlo así cuando piensan en compilar una canalización de modelos de aprendizaje automático.
이 강좌는 Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español 특화 과정의 일부입니다.
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Google 클라우드
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강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
Introducción al curso
Presentamos la especialización y a los expertos de Google que la dictarán.
Qué significa tener un enfoque centrado en la IA
En este módulo, explorará cómo crear una estrategia de datos en torno al aprendizaje automático.
Cómo utiliza Google el AA
En este módulo, se tratan los conocimientos organizacionales que adquirió Google con los años.
AA inclusivo
En este módulo, se analiza por qué los sistemas de aprendizaje automático no son equitativos de forma predeterminada y qué hay que tener en cuenta a la hora de infundir el AA en sus productos.
Notebooks de Python en la nube
Comprenda el papel de AI Platform Notebooks.
Resumen
Revise los temas principales de AA que abordará esta especialización.
검토
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HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING EN ESPAÑOL의 최상위 리뷰
Es muy importante el desarrollo del curso, su temática y metodología.
Excelente curso, tiene muy buenos conceptos y explican muy bien las herramientas que brinda google cloud platform.
Es sorprendente este curso de TensorFlow y ML, mil Gracias Google, Mil Gracias Coursera por darnos esta oportunidad..
Es un curso que contiene talleres prácticos, donde se puede conocer las diferentes tecnologías de Google de forma introductoria. Muy claro y bueno como introducción al ML.
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español 특화 과정 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.

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