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Art and Science of Machine Learning en Español

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Art and Science of Machine Learning en Español

Ce cours fait partie de Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español

Enseigné en Espagnol

Google Cloud Training

Instructeur : Google Cloud Training

3 034 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Cours

Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux

4.7

(47 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
19 heures (approximativement)
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

  • 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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4.7

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Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Il y a 7 modules dans ce cours

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.

Inclus

1 vidéo

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.

Inclus

8 vidéos2 lectures1 quiz1 élément d'application

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.

Inclus

5 vidéos1 lecture1 quiz2 éléments d'application

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.

Inclus

5 vidéos2 lectures2 quizzes

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

Inclus

7 vidéos1 lecture2 quizzes2 éléments d'application

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.

Inclus

8 vidéos1 lecture1 quiz1 élément d'application

Resumen de los puntos clave de aprendizaje del curso.

Inclus

1 vidéo3 lectures

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.5 (15 évaluations)
Google Cloud Training
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Offert par

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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JF
5

Révisé le 16 sept. 2020

LM
5

Révisé le 20 déc. 2020

EA
5

Révisé le 20 oct. 2020

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