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Launching into Machine Learning en Español, Google 클라우드

4.6
(17개의 평가)

About this Course

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. Objetivos del curso: Identificar por qué el aprendizaje profundo es popular en la actualidad Optimizar y evaluar los modelos mediante las funciones de pérdida y las métricas de rendimiento Mitigar los problemas comunes que surgen en el aprendizaje automático Crear conjuntos de datos de entrenamiento, evaluación y prueba, repetibles y escalables...

최상위 리뷰

대학: AA

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Nov 23, 2018

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.

대학: EA

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Feb 04, 2019

Información clara y precisa para acompañar el aprendizaje

필터링 기준:

4개의 리뷰

대학: Emanuel Gustavo Contreras Alarcon

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Feb 04, 2019

Información clara y precisa para acompañar el aprendizaje

대학: Steven Parra Giraldo

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Dec 30, 2018

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.

대학: Alfredo Sebastian Fretes

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Dec 11, 2018

Muy bueno como introducción a ML!

대학: Arturo Ocampo Alvarez

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Nov 23, 2018

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.

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