El curso comienza con un debate sobre los datos: cómo mejorar su calidad y cómo realizar análisis exploratorios de ellos. Describimos Vertex AI AutoML y cómo crear, entrenar e implementar un modelo de AA sin escribir una sola línea de código. Conocerás 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.
Launching into Machine Learning en Español
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español
Dozent: Google Cloud Training
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Was Sie lernen werden
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 con 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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6 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 8 Module
En este módulo, se brinda una descripción general del curso y sus objetivos.
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1 Video
En este módulo, examinaremos cómo mejorar la calidad de los datos y explorar los datos mediante análisis exploratorios. Observaremos la importancia de tener los datos 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 aprenderás la importancia de explorar tus datos. Una vez que los datos estén ordenados, realizaremos un análisis exploratorio del conjunto de datos.
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9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 App-Elemente
En este módulo, presentaremos algunos de los tipos principales de aprendizaje automático, de modo que puedas acelerar tu crecimiento como profesional del AA.
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6 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
En este módulo, haremos una introducción al entrenamiento de modelos de AutoML con Vertex AI.
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5 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
En este módulo, haremos una introducción a BigQuery ML y sus capacidades.
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7 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
En este módulo, explicaremos cómo optimizar tus modelos de AA.
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12 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
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 de entrenamiento no significa que vaya a tener un buen rendimiento cuando se aplique a datos nuevos del mundo real. Aprenderás a crear conjuntos de datos de entrenamiento, evaluación y prueba repetibles y a establecer comparativas de rendimiento.
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5 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
Este módulo es un resumen del curso Launching into Machine Learning
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Geprüft am 18. Aug. 2020
Geprüft am 9. Nov. 2020
Geprüft am 30. Juni 2022
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Häufig gestellte Fragen
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