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Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español専門講座
Descubra el AA con Google Cloud. Experimentación en el mundo real con AA de extremo a extremo.
提供:
学習内容
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
習得するスキル
この専門講座について
応用学習プロジェクト
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.
関連する経験が必要です。
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専門講座の仕組み
コースを受講しましょう。
Courseraの専門講座は、一連のコース群であり、技術を身に付ける手助けとなります。開始するには、専門講座に直接登録するか、コースを確認して受講したいコースを選択してください。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、自動的にすべての専門講座にサブスクライブされます。1つのコースを修了するだけでも結構です。いつでも、学習を一時停止したり、サブスクリプションを終了することができます。コースの登録状況や進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。
実践型プロジェクト
すべての専門講座には、実践型プロジェクトが含まれています。専門講座を完了して修了証を獲得するには、成功裏にプロジェクトを終了させる必要があります。専門講座に実践型プロジェクトに関する別のコースが含まれている場合、専門講座を開始するには、それら他のコースをそれぞれ終了させる必要があります。
修了証を取得
すべてのコースを終了し、実践型プロジェクトを完了すると、修了証を獲得します。この修了証は、今後採用企業やあなたの職業ネットワークと共有できます。

この専門講座には5コースあります。
How Google does Machine Learning en Español
¿Qué es el aprendizaje automático y qué tipos de problemas puede solucionar? Google concibe el aprendizaje automático de una forma algo diferente: considera que se trata no solo de datos, sino también de lógica. Hablaremos de por qué es útil para los científicos de datos concebirlo así cuando piensan en compilar una canalización de modelos de aprendizaje automático.
Launching into Machine Learning en Español
Comenzaremos con la historia del aprendizaje automático y discutiremos por qué las redes neuronales actualmente dan tan buenos resultados para una gran variedad de problemas de la ciencia de datos. Luego, veremos cómo configurar un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una buena solución mediante el descenso de gradientes. Para esto, será necesario crear conjuntos de datos que permitan la generalización. Hablaremos sobre los métodos para hacerlo de una forma repetible que respalde la experimentación.
Intro to TensorFlow en Español
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.
Feature Engineering en Español
¿Quiere saber cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA?, ¿cómo puede averiguar qué columnas de datos crean los atributos más útiles? Le damos la bienvenida a Feature Engineering, donde analizaremos los atributos buenos y los malos, y cómo los puede preprocesar y transformar para aprovecharlos al máximo en sus modelos.
提供:

Google Cloud
We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success.
よくある質問
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