What's the Difference Between AWS vs. Azure vs. Google Cloud?
In cloud computing, there are three big platforms to consider. Discover some of their key differences.
October 1, 2024
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This course is part of Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español Specialization
Instructor: Google Cloud Training
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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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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.
En este módulo, se brinda una descripción general del curso y sus objetivos.
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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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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En este módulo, haremos una introducción al entrenamiento de modelos de AutoML con Vertex AI.
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En este módulo, haremos una introducción a BigQuery ML y sus capacidades.
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En este módulo, explicaremos cómo optimizar tus modelos de AA.
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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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Este módulo es un resumen del curso Launching into Machine Learning
4 readings
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Reviewed on Feb 3, 2019
Información clara y precisa para acompañar el aprendizaje
Reviewed on Nov 9, 2020
En el 2do Lab La conexion a bigquery tal cual esta en la explicación no funciona
Reviewed on Aug 18, 2020
Excelente curso, muchas gracias por tan valioso esfuerzo en la elaboración de estos cursos.
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