Presentaremos TensorFlow de bajo nivel y abordaremos las API y los conceptos necesarios para poder escribir modelos de aprendizaje automático distribuido. Con un modelo de TensorFlow, explicaremos cómo escalar de manera horizontal el entrenamiento de ese modelo y ofreceremos predicciones de alto rendimiento mediante Cloud Machine Learning Engine. Objetivos del curso: Crear modelos de aprendizaje automático en TensorFlow Usar las bibliotecas de TensorFlow para resolver problemas numéricos Solucionar problemas y depurar errores de código comunes de TensorFlow Usar tf_estimator para crear, entrenar y evaluar un modelo de AA Entrenar, implementar y llevar a producción modelos de AA a gran escala con Cloud ML Engine
이 강좌는 Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español 전문 분야의 일부입니다.
Intro to TensorFlow en Español
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About this Course
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다음 전문 분야의 5개 강좌 중 3번째 강좌:
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중급 단계
완료하는 데 약 18시간 필요
권장: 1 semana de estudio, de 8 a 10 horas por semana
스페인어
자막: 프랑스어, 포르투갈어 (브라질), 독일어, 영어, 스페인어, 일본어
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
주
1완료하는 데 7분 필요
Introducción
Comenzaremos el curso con una introducción de TensorFlow, la herramienta que usaremos para escribir programas de aprendizaje automático. En el primer curso, aprendió a formular problemas de negocios como problemas de aprendizaje automático. En el segundo, aprendió cómo funciona el aprendizaje automático en la práctica y cómo crear conjuntos de datos para ese uso específico. Ahora que ya cuenta con los datos necesarios, es hora de prepararse para escribir programas de aprendizaje automático.
2개 동영상 (총 7분)
완료하는 데 3시간 필요
Aspectos básicos de TensorFlow
Le presentaremos los componentes centrales de TensorFlow y obtendrá experiencia práctica en la compilación de programas de aprendizaje automático. Comparará y escribirá programas imperativos y de evaluación perezosa; trabajará con gráficos, sesiones y variables y, por último, depurará programas de TensorFlow.
19개 동영상 (총 72분), 4 quizzes
19개의 동영상
¿Qué es TensorFlow?2m
Beneficios de un grafo dirigido5m
Jerarquía de la API de TensorFlow3m
Evaluación perezosa4m
Gráficos y sesiones4m
Cómo evaluar un tensor2m
Cómo visualizar un grafo2m
Tensores6m
Variables6m
Introducción al lab Escritura de programas de TensorFlow de nivel bajo16
Solución del lab8m
Introducción5m
Problemas de forma3m
Cómo corregir problemas de forma2m
Problemas de tipos de datos1m
Depuración de programas completos4m
Introducción a la depuración de programas completos15
Demostración: Depuración de programas completos3m
3개 연습문제
¿Qué es TensorFlow?2m
Gráfico y sesión8m
Aspectos básicos de TensorFlow20m
주
2완료하는 데 4시간 필요
API de Estimator
En este módulo, aprenderá sobre la API de Estimator.
18개 동영상 (총 67분), 4 quizzes
18개의 동영상
API de Estimator3m
Estimadores prediseñados5m
Demostración: Modelo de predicción de precios de viviendas1m
Controles1m
Entrenamiento de conjuntos de datos en la memoria2m
Introducción al lab API de Estimator39
Solución del lab API de Estimator10m
Entrenamiento de conjuntos de datos grandes con la API de Dataset8m
Introducción al lab Cómo escalar la transferencia de TensorFlow mediante lotes35
Solución del lab Cómo escalar la transferencia de TensorFlow mediante lotes5m
Trabajos grandes y entrenamiento distribuido6m
Supervisión con TensorBoard3m
Demostración de la IU de TensorBoard28
Función de entradas de entregas5m
Resumen: API de Estimator1m
Introducción al lab Creación de un modelo de TensorFlow para entrenamiento distribuido con la API de Estimator51
Solución del lab: Creación de un modelo de TensorFlow para entrenamiento distribuido con la API de Estimator7m
1개 연습문제
Estimator API18m
주
3완료하는 데 2시간 필요
Escalamiento de modelos de TensorFlow con CMLE
En esta sesión, hablaremos sobre cómo tomar un modelo de TensorFlow y entrenarlo en la infraestructura administrada de GCP para el entrenamiento y la implementación de modelos de aprendizaje automático.
6개 동영상 (총 29분), 2 quizzes
6개의 동영상
¿Por qué usar Cloud Machine Learning Engine?6m
Entrenamiento de un modelo2m
Implementación y supervisión de trabajos de entrenamiento2m
Introducción al lab Cómo escalar TensorFlow con Cloud Machine Learning Engine50
Solución del lab Cómo escalar TensorFlow con Cloud Machine Learning Engine16m
1개 연습문제
Cuestionario: Cloud MLE10m
완료하는 데 2분 필요
Resumen
En esta sesión, resumimos los temas de TensorFlow que se trataron durante este curso. Repasaremos el código básico de TensorFlow y la API de Estimator, y terminaremos con el escalamiento de los modelos de aprendizaje automático con Cloud Machine Learning Engine.
1개 동영상 (총 2분)
1개의 동영상
Resumen2m
4.4
14개의 리뷰Intro to TensorFlow en Español의 최상위 리뷰
Contiene información valiosa de Tensorflow como herramienta y funcionamiento.
So interesting but so heavy too. This course was so amaizing.
Google 클라우드 정보
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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 <<<
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