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Google Cloud による Intro to TensorFlow en Español の受講者のレビューおよびフィードバック

4.4
122件の評価

コースについて

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....

人気のレビュー

CV

2020年1月25日

Los ejercicios prácticos refuerzan mucho lo aprendido en los videos, el contenido es bastante bueno y las explicaciones son bastante simples de entender.

JF

2020年9月16日

Excellent course, was sohard for me but I'm happy that finished and learn so mucho.

フィルター:

Intro to TensorFlow en Español: 26 - 30 / 30 レビュー

by Guillermo R

2020年9月22日

Algunas instrucciones están desactualizadas

by Dario d J B U

2019年8月27日

missing more details in the quiz

by Luis S D F

2020年5月31日

des actualizado , ya se trabaja mucho mas sencillo con tensorflow 2.x y en el curso aun con la versión 1.x

by Jose T

2019年9月14日

Muy teorico

by Adriana C

2020年9月17日

hay mucha inconsistencia entre los Labs que se proponen y los videos que los explican.