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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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Instructeur : Google Cloud Training

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4.7

(51 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
19 heures pour terminer
3 semaines à 6 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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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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7 devoirs

Enseigné en Espagnol

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 devoir1 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 devoir2 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 devoirs

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

Inclus

7 vidéos1 lecture2 devoirs2 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 devoir1 élément d'application

Resumen de los puntos clave de aprendizaje del curso.

Inclus

1 vidéo3 lectures

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.5 (16 évaluations)
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Felipe M.
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’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.
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’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.
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Avis des étudiants

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Révisé le 20 déc. 2020

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Révisé le 20 oct. 2020

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Révisé le 16 sept. 2020

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