A partir de una historia del aprendizaje automático, analizamos por qué las redes neuronales, en la actualidad, ofrecen un alto rendimiento ante una variedad de problemas. Luego, analizaremos cómo configurar un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una solución adecuada mediante el descenso de gradientes. Esto incluye crear conjuntos de datos que permitan la generalización; hablaremos sobre los métodos para hacerlo de una manera repetible que admita la experimentación.
이 강좌에 대하여
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다음 특화 과정의 5개 강좌 중 2번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 7시간 필요
스페인어
자막: 프랑스어, 포르투갈어 (브라질), 독일어, 영어, 스페인어, 일본어
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제공자:
Google 클라우드
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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 4분 필요
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.
완료하는 데 4분 필요
1개 동영상 (총 4분)
1개의 동영상
완료하는 데 2시간 필요
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.
완료하는 데 2시간 필요
10개 동영상 (총 62분)
10개의 동영상
Aprendizaje supervisado5m
Regresión y clasificación11m
Breve reseña del AA: Regresión lineal7m
Breve reseña del AA: Perceptrón5m
Breve reseña del AA: Redes neuronales7m
Breve reseña del AA: Árboles de decisión5m
Breve reseña del AA: Métodos de kernel4m
Breve reseña del AA: Bosques aleatorios4m
Breve reseña del AA: Redes neuronales modernas8m
1개 연습문제
Cuestionario del módulo30m
완료하는 데 2시간 필요
Optimización
En este módulo, explicaremos cómo optimizar sus modelos de AA.
완료하는 데 2시간 필요
13개 동영상 (총 61분)
13개의 동영상
Definición de modelos de AA4m
Presentación del conjunto de datos sobre natalidad6m
Introducción a las funciones de pérdida6m
Descenso de gradientes5m
Solución de problemas de una curva de pérdidas2m
Problemas con el modelo de AA6m
Lab: Presentación de TensorFlow Playground6m
Lab: TensorFlow Playground avanzado3m
Lab: Práctica con redes neuronales6m
Solución de problemas en la curva de pérdidas1m
Métricas de rendimiento3m
Matriz de confusión5m
1개 연습문제
Module Quiz30m
완료하는 데 4시간 필요
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.
완료하는 데 4시간 필요
9개 동영상 (총 64분)
9개의 동영상
Generalización y modelos de AA6m
Cuándo detener el entrenamiento de modelos5m
Cree muestras repetibles en BigQuery6m
Demostración: División de conjuntos de datos en BigQuery8m
Introducción al lab1m
Explicación de la solución del lab9m
Introducción al lab2m
Explicación de la solución del lab23m
1개 연습문제
Cuestionario del módulo30m
검토
LAUNCHING INTO MACHINE LEARNING EN ESPAÑOL의 최상위 리뷰
PD 제공2019년 7월 16일
Muy buen material, las explicaciones son muy claras y didacticas. Se puede mejorar con mas ejemplos sobre la aplicacion de los conceptos tratados en las clases y su aplicación en la vida real
SG 제공2018년 12월 29일
Es algo confuso para los que no sabemos de SQL, pero al final se logra aprender acerca de como generar buenos Datasets mediante BigQuery y en general de uno propio.
AA 제공2018년 11월 22일
Es muy útil este modulo para hacer el análisis de los datos y obtener una metodología para repetir los datos de entrenamiento, prueba y validación.
ET 제공2020년 8월 18일
Excelente curso, muchas gracias por tan valioso esfuerzo en la elaboración de estos cursos.
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform 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.
>>> 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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