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
Ce cours fait partie de Spécialisation Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español
Instructeur : Google Cloud Training
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(130 avis)
Ce que vous apprendrez
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 devoirs
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Il y a 8 modules dans ce cours
En este módulo, se brinda una descripción general del curso y sus objetivos.
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1 vidéo
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 vidéos1 lecture1 devoir2 éléments d'application
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 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
En este módulo, haremos una introducción al entrenamiento de modelos de AutoML con Vertex AI.
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5 vidéos1 lecture1 devoir
En este módulo, haremos una introducción a BigQuery ML y sus capacidades.
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7 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
En este módulo, explicaremos cómo optimizar tus modelos de AA.
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12 vidéos1 lecture1 devoir
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 vidéos1 lecture1 devoir
Este módulo es un resumen del curso Launching into Machine Learning
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Avis des étudiants
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Révisé le 30 juin 2022
Excelente curso, aunque algunos de los videos no tenia la traduccion al español
Révisé le 9 nov. 2020
En el 2do Lab La conexion a bigquery tal cual esta en la explicación no funciona
Révisé le 18 août 2020
Excelente curso, muchas gracias por tan valioso esfuerzo en la elaboración de estos cursos.
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