Network Engineer Salary: Your 2025 Guide
January 6, 2025
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Descubra el AA con Google Cloud. Experimentación en el mundo real con AA de extremo a extremo.
Instructor: Google Cloud Training
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¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué tipos de problemas puede solucionar? ¿Cuáles son las cinco fases para convertir un posible caso práctico en un recurso que pueda aprovechar la tecnología de aprendizaje automático? ¿Por qué es importante no saltarse fases? ¿Por qué las redes neuronales son tan populares? ¿Cómo plantear un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una buena solución generalizable mediante un descenso de gradientes y una forma meditada de crear conjuntos de datos? Aprenda a escribir modelos de aprendizaje automático distribuido que escalen en Tensorflow y que brinden predicciones de alto rendimiento. Convierta los datos sin procesar en funciones de una forma que permita al AA aprender características importantes de los datos y aportar una percepción humana para abordar los problemas. Por último, aprenda a incorporar la combinación adecuada de parámetros que desarrolle modelos generalizados y exactos, y conozca la teoría para solucionar determinados tipos de problemas de AA. Experimentará con el AA de extremo a extremo, a partir de la construcción de una estrategia centrada en el AA y el avance hacia el entrenamiento, optimización y producción de modelos con labs prácticos mediante Google Cloud Platform.
>>> Al inscribirse en esta especialización acepta los Términos de Servicio de Qwiklabs según lo establecido en las Preguntas Frecuentes, disponibles en el apartado: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<
Applied Learning Project
Esta especialización incorpora labs prácticos mediante nuestra plataforma Qwiklabs.
Los componentes prácticos le permitirán aplicar las habilidades que adquiera en las clases en video. Los proyectos incorporarán temas como los productos de Google Cloud Platform que se usan y configuran en Qwiklabs. Además, adquirirá experiencia práctica con los conceptos que se explican en todos los módulos.
Describir Vertex AI Platform y cómo se utiliza para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje de AutoML sin escribir una línea de código.
Describir las prácticas recomendadas para implementar el aprendizaje automático en Google Cloud.
Aprovechar las herramientas y el entorno de Google Cloud Platform para realizar el AA.
Definir las prácticas recomendadas de la IA responsable.
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
Este curso se enfoca en aprovechar la flexibilidad y facilidad de uso de TensorFlow 2.x y Keras para compilar, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático. Aprenderá sobre la jerarquía de la API de TensorFlow 2.x y conocerá los componentes principales de TensorFlow mediante ejercicios prácticos. Le mostraremos cómo trabajar con conjuntos de datos y columnas de atributos. Aprenderá a diseñar y compilar una canalización de datos de entrada de TensorFlow 2.x. Adquirirá experiencia práctica en la carga de arreglos de NumPy, imágenes y datos de texto con tf.data.Dataset, así como de datos de CSV con Pandas. También adquirirá experiencia práctica en la creación de columnas de atributos numéricas, categóricas, agrupadas en depósitos y con hash.
Además, le presentaremos las API secuencial y funcional de Keras para mostrarle cómo crear modelos de aprendizaje profundo. Hablaremos sobre las funciones de activación, pérdida y optimización. Nuestros labs prácticos sobre los notebooks de Jupyter le permitirán compilar modelos de aprendizaje automático de regresión lineal básica, y de regresión logística básica y avanzada. Aprenderá a entrenar, implementar y llevar a producción modelos de aprendizaje automático a gran escala con AI Platform de Cloud.
Describir Vertex AI Feature Store y comparar los aspectos clave que debe tener un atributo útil
Realizar ingeniería de atributos con BigQuery ML, Keras y TensorFlow
Analizar cómo procesar previamente y explorar atributos con Dataflow y Dataprep
Usar tf.Transform
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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