¿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.
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Spezialisierung für Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español
Descubra el AA con Google Cloud. Experimentación en el mundo real con AA de extremo a extremo.
Dozent: Google Cloud Training
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Was Sie lernen werden
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Exploratory Data Analysis
- Artificial Neural Networks
- MLOps (Machine Learning Operations)
- Supervised Learning
- Performance Tuning
- Data Pipelines
- Deep Learning
- Machine Learning
- Feature Engineering
- Applied Machine Learning
- Data Quality
- Data Ethics
- Dataflow
- Data Analysis
- Machine Learning Algorithms
- Google Cloud Platform
- Data Transformation
Werkzeuge, die Sie lernen werden
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Spezialisierung - 3 Kursreihen
Was Sie lernen werden
Kompetenzen, die Sie erwerben
Was Sie lernen werden
Describir Vertex AI Feature Store y comparar los aspectos clave que debe tener un atributo útil
Realizar ingeniería de atributos con BigQuery ML, Keras y TensorFlow
Analizar cómo procesar previamente y explorar atributos con Dataflow y Dataprep
Usar tf.Transform
Kompetenzen, die Sie erwerben
Was Sie lernen werden
Generalizar un modelo de AA usando técnicas de regularización
Ajustar el tamaño del lote y la tasa de aprendizaje para mejorar el rendimiento del modelo
Optimizar el modelo
Aplicar los conceptos en el código de TensorFlow
Kompetenzen, die Sie erwerben
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