이 강좌에 대하여

공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 7시간 필요
포르투갈어 (브라질)
자막: 프랑스어, 포르투갈어 (브라질), 독일어, 영어, 스페인어, 일본어...
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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 4분 필요

Introdução

완료하는 데 4분 필요
1개 동영상 (총 4분)
1개의 동영상
완료하는 데 2시간 필요

Aprendizado de máquina na prática

완료하는 데 2시간 필요
10개 동영상 (총 62분)
10개의 동영상
Aprendizado supervisionado5m
Regressão e classificação11m
Breve histórico do aprendizado de máquina: regressão linear7m
Breve histórico do aprendizado de máquina: perceptron5m
Breve histórico do aprendizado de máquina: redes neurais7m
Breve histórico do aprendizado de máquina: árvores de decisão5m
Breve histórico do aprendizado de máquina: métodos de kernel4m
Breve histórico do aprendizado de máquina: florestas aleatórias4m
Breve histórico do aprendizado de máquina: redes neurais modernas8m
1개 연습문제
Questionário do módulo30m
완료하는 데 2시간 필요

Otimização

완료하는 데 2시간 필요
13개 동영상 (총 61분)
13개의 동영상
Como definir modelos de aprendizado de máquina4m
Introdução ao conjunto de dados de natalidade6m
Apresentação das funções de perda6m
Gradiente descendente5m
Solução de problemas de uma curva de perda2m
Dificuldades do modelo de aprendizado de máquina6m
Laboratório: introdução ao TensorFlow Playground6m
Laboratório: introdução ao TensorFlow Playground (nível avançado)3m
Laboratório: práticas com redes neurais6m
Solução de problemas de curva de perda1m
Métricas de desempenho3m
Matriz de confusão5m
1개 연습문제
Questionário do módulo30m
완료하는 데 4시간 필요

Generalização e amostragem

완료하는 데 4시간 필요
9개 동영상 (총 64분)
9개의 동영상
Generalização e modelos de aprendizado de máquina6m
Quando interromper o treinamento de um modelo?5m
Como criar amostras repetíveis no BigQuery6m
Demonstração: divisão de conjuntos de dados no BigQuery8m
Introdução ao laboratório1m
Explicação da solução do laboratório9m
Introdução ao laboratório2m
Explicação da solução do laboratório23m
1개 연습문제
Questionário do módulo30m
완료하는 데 3분 필요

Resumo

완료하는 데 3분 필요
1개 동영상 (총 3분)
1개의 동영상

검토

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Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro 특화 과정 정보

O que é aprendizado de máquina e que tipos de problema ele pode resolver? Quais são as cinco fases da conversão de um possível caso de uso de aprendizado de máquina e por que é importante que elas não sejam ignoradas? Por que as redes neurais são tão requisitadas hoje? Como configurar um problema de aprendizado supervisionado, além de encontrar uma solução ótima e generalizável com gradiente descendente e uma boa forma de criar conjuntos de dados? Aprenda a gravar modelos de aprendizado de máquina distribuídos com escalonamento no TensorFlow, faça escalonamento horizontal do treinamento desses modelos e ofereça previsões de alto desempenho. Converta dados brutos em atributos para informar características importantes desses dados ao aprendizado de máquina e ofereça uma percepção humana para dar suporte ao problema. Por fim, aprenda a incorporar a combinação ideal de parâmetros que produz modelos precisos e generalizados, além de conhecer a teoria para resolver tipos específicos de problemas de aprendizado de máquina. Você passará por todas as etapas do aprendizado de máquina, desde a criação de uma estratégia voltada para aprendizado de máquina até o treinamento, a otimização e a produção de modelos em laboratórios práticos com o Google Cloud Platform. >>> Ao se inscrever nesta especialização você concorda com os Termos de Serviço do Qwiklabs conforme estabelecido na seção de perguntas frequentes. Veja os Termos de Serviço aqui: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro

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