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스페인어

자막: 프랑스어, 포르투갈어 (브라질), 독일어, 영어, 스페인어, 일본어...
Course을(를) 수강하는 학습자
  • Engineers

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    강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

    1
    완료하는 데 4분 필요

    Introducción

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

    AA en la práctica

    10개 동영상 (총 62분), 1 quiz
    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 módulo6m
    완료하는 데 1시간 필요

    Optimización

    13개 동영상 (총 61분), 1 quiz
    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 Quiz6m
    완료하는 데 3시간 필요

    Generalización y muestreo

    9개 동영상 (총 64분), 3 quizzes
    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 módulo12m
    완료하는 데 3분 필요

    Resumen

    1개 동영상 (총 3분)
    1개의 동영상
    4.6
    6개의 리뷰Chevron Right

    Launching into Machine Learning en Español의 최상위 리뷰

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    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 <<<...
    Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español

    자주 묻는 질문

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