This course is part of the Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español Specialization

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Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español SpecializationGoogle Cloud

About this Course

El curso comienza con un debate sobre los datos: cómo mejorar la calidad de los datos y cómo realizar análisis exploratorios de datos. Describimos Vertex AI AutoML y cómo compilar, entrenar y, luego, implementar un modelo de AA sin escribir ni una sola línea de código Conocerá los beneficios de BigQuery ML. Luego, se analiza cómo optimizar un modelo de aprendizaje automático (AA) y cómo la generalización y el muestreo pueden ayudar a evaluar la calidad de los modelos de AA para el entrenamiento personalizado.

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Course 2 of 5 in the

Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español Specialization

Beginner Level

Approx. 18 hours to complete

Spanish

What you will learn

Describir cómo mejorar la calidad de los datos y realizar análisis exploratorios de datos
Compilar y entrenar modelos de AutoML con Vertex AI y BigQuery ML
Optimizar y evaluar los modelos mediante las funciones de pérdida y las métricas de rendimiento
Crear conjuntos de datos de entrenamiento, evaluación y prueba repetibles y escalables

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Syllabus - What you will learn from this course

Week1

Week 1

1 minute to complete

Introducción

1 minute to complete

1 video (Total 1 min)

Week2

Week 2

4 hours to complete

Conozca sus datos: Mejore los datos por medio de análisis exploratorios de datos

En este módulo, examinaremos cómo mejorar la calidad de los datos y explorar los datos mediante análisis exploratorios de datos. Observaremos la importancia de tener datos limpios y ordenados para el aprendizaje automático y mostraremos su efecto en la calidad de los datos. Por ejemplo, los valores omitidos pueden sesgar los resultados. También aprenderá la importancia de explorar sus datos. Una vez que los datos estén limpios y ordenados, realizaremos un análisis exploratorio del conjunto de datos.

4 hours to complete

9 videos (Total 57 min), 1 reading, 3 quizzes

9 videos

Introducción39sMejorar la calidad de los datos13mPrimeros pasos con Google Cloud Platform y Qwiklabs4mIntroducción al lab: Mejore la calidad de sus datos1mDemostración del lab: Mejore la calidad de sus datos22m¿Qué es el análisis exploratorio de datos?4m¿Cómo se usa el EDA en el aprendizaje automático?4mAnálisis y visualización de datos3mIntroducción al lab: Explore los datos con Python y BigQuery46s

1 reading

Recursos: Conozca sus datos: Mejore los datos por medio de análisis exploratorios de datos10m

1 practice exercise

Cuestionario: Conozca sus datos: Mejore los datos por medio de análisis exploratorios de datos10m

Week3

Week 3

3 hours to complete

El aprendizaje automático en la práctica

3 hours to complete

6 videos (Total 45 min), 1 reading, 2 quizzes

Week4

Week 4

4 hours to complete

Entrenamiento de modelos de AutoML con Vertex AI

4 hours to complete

7 videos (Total 38 min), 1 reading, 2 quizzes

7 videos

Introducción23sAprendizaje automático frente a aprendizaje profundo7m¿Qué es el aprendizaje automático automatizado?1mModelo de regresión de AutoML10mIntroducción al lab (opcional): Entrene un modelo de clasificación de AutoML (datos estructurados)28sDemostración del lab (opcional): Entrene un modelo de clasificación de AutoML (datos estructurados)7mEvalúe modelos de AutoML10m

1 reading

Recursos: Entrenamiento de modelos de AutoML con Vertex AI10m

1 practice exercise

Cuestionario: Entrenamiento de modelos de AutoML con Vertex AI20m

Week5

Week 5

4 hours to complete

Aprendizaje automático en BigQuery: Desarrolle modelos de AA en el lugar en el que se encuentran sus datos

4 hours to complete

8 videos (Total 30 min), 1 reading, 3 quizzes

8 videos

Introducción22sCómo entrenar un modelo de AA con BigQuery ML5mModelos compatibles con el aprendizaje automático en BigQuery2mIntroducción al lab: Use BigQuery ML para predecir el peso de un pingüino (BigQuery ML y Explainable AI)29sDemostración del lab: Use BigQuery ML para predecir el peso de un pingüino (BigQuery ML y Explainable AI)11mAjuste de hiperparámetros de BigQuery ML3mIntroducción al lab (opcional): Use el ajuste de hiperparámetros de BigQuery ML para mejorar el rendimiento de los modelos28sCómo compilar e implementar un sistema de recomendación con BigQuery ML5m

1 reading

Recursos: Aprendizaje automático en BigQuery: Desarrolle modelos de AA en el lugar en el que se encuentran sus datos10m

1 practice exercise

Cuestionario: Aprendizaje automático en BigQuery: Desarrolle modelos de AA en el lugar en el que se encuentran sus datos10m

Week6

Week 6

1 hour to complete

Optimización

1 hour to complete

12 videos (Total 58 min), 1 reading, 1 quiz

12 videos

Introducción26sDefinición de los modelos de AA4mIntroducción al conjunto de datos del curso6mIntroducción a las funciones de pérdida6mDescenso de gradientes5mSolución de problemas con curvas de pérdida2mErrores comunes en los modelos de AA6mLab de clase: Introducción a TensorFlow Playground6mLab de clase: TensorFlow Playground: Avanzado3mLab de clase: Practique con redes neuronales6mMétricas de rendimiento3mMatriz de confusión5m

1 reading

Recursos: Optimización10m

1 practice exercise

Cuestionario: Optimización10m

Week7

Week 7

1 hour to complete

Generalización y muestreo

Llegó el momento de responder una pregunta un tanto extraña: ¿en qué situaciones es mejor no elegir el modelo de AA más exacto? Como dimos a entender en el último módulo sobre la optimización, el solo hecho de que un modelo tenga una métrica de pérdida de 0 para un conjunto de datos no significa que vaya a tener un buen rendimiento cuando se aplique a datos nuevos del mundo real. Aprenderá a crear conjuntos de datos de entrenamiento, evaluación y prueba repetibles y establecer comparativas de rendimiento.

1 hour to complete

5 videos (Total 28 min), 1 reading, 1 quiz

Week8

Week 8

1 hour to complete

Resumen

1 hour to complete

4 readings

Reviews

4.7

25 reviews

5 stars
72.16%
4 stars
25.77%
2 stars
2.06%

TOP REVIEWS FROM LAUNCHING INTO MACHINE LEARNING EN ESPAÑOL

by PDJul 16, 2019

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

by AANov 22, 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.

by MCOct 29, 2020

Buen curso en el cual te introducen más en el empleo de ML en su plataforma GCP

by ETAug 18, 2020

Excelente curso, muchas gracias por tan valioso esfuerzo en la elaboración de estos cursos.

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About the Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español Specialization

¿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.

Frequently Asked Questions

Can I preview a course before enrolling?
Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.
When will I have access to the lectures and assignments?
If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.
What will I get when I enroll?
Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.
When will I receive my Course Certificate?
If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.
Why can’t I audit this course?
This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid, when available.
What is the refund policy?
If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

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