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Art and Science of Machine Learning en Español

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Art and Science of Machine Learning en Español

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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7

(51 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 19 Stunden
3 Wochen bei 6 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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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

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7 Aufgaben

Unterrichtet in Spanisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español
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In diesem Kurs gibt es 7 Module

Le damos la bienvenida a The Art and Science of Machine Learning. En este curso, se abordan las habilidades básicas de intuición, buen criterio y experimentación del AA necesarias para ajustar mejor y optimizar modelos de AA a fin de lograr el mejor rendimiento. Aprenderá a generalizar su modelo usando técnicas de regularización y descubrirá los efectos de los hiperparámetros, como el tamaño del lote y la tasa de aprendizaje, en el rendimiento del modelo. Analizaremos algunos de los algoritmos de optimización de los modelos más comunes y le mostraremos cómo especificar un método de optimización en su código de TensorFlow.

Das ist alles enthalten

1 Video

En este módulo, aprenderá a ajustar el tamaño del lote y la tasa de aprendizaje para mejorar el rendimiento del modelo, optimizar su modelo y aplicar los conceptos en el código de TensorFlow.

Das ist alles enthalten

8 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 App-Element

En este módulo, aprenderá a diferenciar entre parámetros e hiperparámetros. Luego, veremos el enfoque tradicional de búsqueda por cuadrícula y aprenderemos a ir más allá mediante algoritmos más inteligentes. Por último, verá cómo Cloud ML Engine facilita la automatización del ajuste de hiperparámetros.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 App-Elemente

En este módulo, comenzaremos a presentar la ciencia junto con el arte del aprendizaje automático. Primero, hablaremos sobre cómo realizar una regularización para lograr dispersión y, de este modo, conseguir modelos más simples y concisos. Luego, abordaremos la regresión logística y aprenderemos a determinar el rendimiento.

Das ist alles enthalten

5 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

En este módulo, profundizaremos en la ciencia, específicamente en las redes neuronales.

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Lektüre2 Aufgaben2 App-Elemente

En este módulo, aprenderá a usar incorporaciones para administrar los datos dispersos, a fin de que los modelos de aprendizaje automático que usan ese tipo de datos consuman menos memoria y se entrenen más rápido. Las incorporaciones también son una forma de reducir la dimensionalidad. Esto hace que los modelos sean más simples y generalizables.

Das ist alles enthalten

8 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element

Resumen de los puntos clave de aprendizaje del curso.

Das ist alles enthalten

1 Video3 Lektüren

Dozent

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Bewertungen von Lernenden

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LM
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Geprüft am 20. Dez. 2020

EA
5

Geprüft am 20. Okt. 2020

EC
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Geprüft am 23. Juli 2020

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