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How Google does Machine Learning
دوراتنا
Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow em Português Brasileiro
Este curso rápido sob demanda tem uma semana de duração e é baseado no Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals.
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البرتغالي
Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals em Português Brasileiro
Neste curso, apresentamos os produtos e serviços de Big Data e machine learning do Google Cloud que dão suporte ao ciclo de vida de dados para IA. Nele, você verá os processos, desafios e benefícios de criar um pipeline de Big Data e modelos de machine learning com a Vertex AI no Google Cloud.
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البرتغالي
How Google does Machine Learning em Português Brasileiro
"Quais são as práticas recomendadas para implementar machine learning no Google Cloud? O que é Vertex AI e como é possível usar a plataforma para criar, treinar e implantar modelos de machine learning do AutoML com rapidez e sem escrever nenhuma linha de código? O que é machine learning e que tipos de problema ele pode resolver? O Google pensa em machine learning de uma forma um pouco diferente.
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البرتغالي
AI、機械学習、ディープラーニングのための TensorFlow 入門
ソフトウェア開発者であれば、拡張性のあるAI搭載アルゴリズムを構築したい場合、構築ツールの使い方を理解する必要があります。この講座は今後学んでいく「TensorFlow in Practice 専門講座」の一部であり、機械学習用の人気のオープンソースフレームワークであるTensorFlowのベストプラクティスを学習します。 アンドリュー・エンの「 The Machine Learning（機械学習）」と「Deep Learning Specialization（ディープラーニング専門講座）」では、機械学習とディープラーニングの最も重要かつ基本的な原理を学習します。deeplearning.aiが提供する新しい「TensorFlow in Practice 専門講座」では、TensorFlowを使用してそれらの原理を実装し、拡張性のあるモデルを構築して現実世界の問題に適用する方法を学びます。ニューラルネットワークの仕組みについての理解を深めるには、「ディープラーニング専門講座」を受講することをお勧めします。
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ياباني
Big Data: capstone project
En este último curso de la Especialización Big Data el estudiante tendrá la oportunidad de aplicar algunas de las herramientas y métodos aprendidos en los cursos anteriores en un caso práctico. El objetivo de este Capstone Project es mostrar un ejemplo del trabajo que se realiza diariamente en el departamento de Cosmología del Port d’Informació Científica, en Barcelona. Se trata de crear un clasificador para imágenes de galaxias, a partir de datos del proyecto GalaxyZoo e imágenes y datos del telescopio Sloan Digital Sky Survey.
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13 ساعات
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الإسبانية
Achieving Advanced Insights with BigQuery 日本語版
このコースシリーズの 3 番目のコースは、「Achieving Advanced Insights with BigQuery」です。ここでは、高度な関数と、複雑なクエリを管理可能なステップに分割する方法を学びながら、SQL に関する知識を深めます。 BigQuery の内部アーキテクチャ（列ベースのシャーディング ストレージ）についてや、ARRAY と STRUCT を使用した、ネストされたフィールドと繰り返しフィールドなどの高度な SQL トピックについて説明します。最後に、クエリのパフォーマンスを最適化する方法と、承認済みビューを使用してデータを保護する方法について説明します。 このコースを修了したら、「Applying Machine Learning to Your Data with Google」コースに登録してください。
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ياباني
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP em Português Brasileiro
A incorporação de machine learning em pipelines de dados aumenta a capacidade de extrair insights dessas informações. Neste curso, mostramos as várias formas de incluir essa tecnologia em pipelines de dados do Google Cloud. Para casos de pouca ou nenhuma personalização, vamos falar sobre o AutoML. Para usar recursos de machine learning mais personalizados, vamos apresentar os Notebooks e o machine learning do BigQuery (BigQuery ML). No curso, você também vai aprender sobre a produção de soluções de machine learning usando a Vertex AI.
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البرتغالي
Crea un app de Machine Learning con Spark, Synapse Analytics
Este proyecto es un curso completo y aplicado para aprender a generar aplicaciones de Machine Learning con Spark MLlib en el entorno de Azure Synapse Analytics.
Realizarás un proyecto práctico, para desarrollar tu propia aplicación de machine learning. Para ello aprenderás todo el proceso de desarrollo, desde el análisis de datos hasta la configuración del modelo y su despliegue.
Azure Synapse Analytics es uno de los entornos más prometedores para el Big Data y en este curso conocerás todo su potencial junto a Spark MLlib.
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3 ساعات
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الإسبانية
Machine Learning Interpretable: interpretML y LIME
Este proyecto es un curso práctico y efectivo para aprender a generar modelos de Machine Learning interpretables. Se explican en profundidad diferentes técnicas de interpretabilidad de modelos como: interpretML y LIME que nos permitirá entender el porqué de las predicciones.
Gracias a esto, aprenderás a entrenar modelos Glassbox que puedas entender el porqué de sus decisiones.
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3 ساعات
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الإسبانية
TensorFlow を使った畳み込みニューラルネットワーク
ソフトウェア開発者であれば、拡張性のあるAI搭載アルゴリズムを構築したい場合、構築ツールの使い方を理解する必要があります。この講座は今後学んでいく「TensorFlow in Practice 専門講座」の一部であり、機械学習用の人気のオープンソースフレームワークであるTensorFlowのベストプラクティスを学習します。 deeplearning.ai が提供する「TensorFlow in Practice 専門講座」の講座２では、講座１で構築したコンピュータビジョンモデルを改善するための高度な技法を学習します。現実世界の様々な形状とサイズがある画像の扱い方を探求し、畳み込みを通過する画像がたどる行程を視覚化して、コンピューターがどのようにして情報を「見る」かを理解し、損失と精度をプロットし、拡張とDropoutなど、過学習を防ぐための戦略を探求します。最後に、講座２では転移学習を紹介し、学習した特徴をモデルから抽出する方法を学びます。 アンドリュー・エンの「 The Machine Learning（機械学習）」と「Deep Learning Specialization（ディープラーニング専門講座）」では、機械学習とディープラーニングの最も重要かつ基本的な原理を学習します。
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ياباني
Art and Science of Machine Learning 日本語版
「Art and Science of machine learning」へようこそ。このコースは 6 つのモジュールで構成されています。このコースでは、機械学習モデルの詳細な調整や最適化によって最高のパフォーマンスを実現するために必要な、機械学習の知識、適切な判断、テストの基本的なスキルについて説明します。正則化の手法を使用してモデルを一般化する方法と、ハイパーパラメータの影響について学習します（モデルのパフォーマンスに対するバッチサイズや学習率の影響など）。一般的なモデル最適化アルゴリズムをいくつか説明し、TensorFlow コードで最適化メソッドを指定する方法を示します。
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ياباني
Machine Learning con Pyspark aplicado al campo sanitario
Este proyecto es un curso práctico y efectivo para aprender a generar modelos de Machine Learning en un entorno de Big Data con PySpark en proyectos sanitarios.
Te enseñaremos desde cero las bases de PySpark hasta las funciones más complejas. Y finalmente acabarás desarrollando un modelo completo y avanzado con Spark en Jupyter Notebooks.
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3 ساعات
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الإسبانية
Aplicando privacidad en modelos de Machine Learning
En este proyecto, vamos a entender la importancia de la privacidad en modelos de Machine Learning usando Azure.
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3 ساعات
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الإسبانية
Análisis exploratorio de datos con Python y Pandas
En este proyecto guiado obtendrás experiencia práctica trabajando con la librería Pandas y creando tu propio cuaderno de Jupyter Lab. Los conocimientos básicos que obtengas te permitirán trabajar con cualquier base de datos para analizar la información. Al final de este proyecto serás capaz de crear tus propios cuadernos con análisis estadísticos de diferentes bases de datos. Nota: Este curso está dirigido a personas que buscan iniciarse en el mundo de la ciencia de datos o el machine learning.
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3 ساعات
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الإسبانية
Erste Schritte mit R
In diesem zweistündigen Projekt wirst du die Basics der Programmiersprache R kennen lernen. Darüberhinaus wirst du deine ersten Schritte mit R für Data Analysis gehen. Du wirst die Programmierumgebung RStudio benutzen und Datentypen und Datenstrukturen in R unterscheiden und benutzen lernen. Außerdem wirst du Daten, die in externen CSV- und XLSX-Dateien gespeichert sind, in RStudion einlesen und filtern.
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2 ساعات
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ألماني
機器學習技法 (Machine Learning Techniques)
The course extends the fundamental tools in "Machine Learning Foundations" to powerful and practical models by three directions, which includes embedding numerous features, combining predictive features, and distilling hidden features. [這門課將先前「機器學習基石」課程中所學的基礎工具往三個方向延伸為強大而實用的工具。這三個方向包括嵌入大量的特徵、融合預測性的特徵、與萃取潛藏的特徵。]
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صيني
Machine Learning para series temporales con ARIMA, SARIMA...
Proyecto aplicado y práctico para aprender a entrenar modelos de Machine Learning como: AR, MA, ARMA, ARIMA, autoARIMA, SARIMA y autoSARIMA para predecir series temporales con Python.
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3 ساعات
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الإسبانية
Aprendizaje automático con Python y Azure Notebooks
Este proyecto es un curso práctico y efectivo para aprender a crear modelos de Machine Learning con Python y Azure Notebooks, Aprenderás no solo a crear los modelos, si no que también a ejecutarlos desde el servicio de Notebooks de Azure Machine Learning Service.
Gracias a un enfoque práctico y aplicado, al acabar este proyecto habrás desarrollados tus propios modelos de Machine Learning de regresión, clasificación binaria y multiclase. Y acabarás aprendiendo a crear tus propios modelos desde cero, a evaluarlos y a desplegarlos en el entorno de Azure Notebooks.
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2 ساعات
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الإسبانية
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals 日本語版
このコースでは、データから AI へのライフサイクルをサポートする Google Cloud のビッグデータと ML のプロダクトやサービスを紹介します。また、Google Cloud で Vertex AI を使用してビッグデータ パイプラインと ML モデルを作成する際のプロセス、課題、メリットについて説明します。
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ياباني
Desplegando un modelo de visión computacional con Azure ML
En este proyecto, vamos a crear un modelo de visión computacional utilizando Azure Machine Learning, luego desplegarlo para finalmente poder consumirlo.
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3 ساعات
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الإسبانية
Curso Completo de Data Science
Este proyecto es un curso práctico y efectivo para aprender Data Science de manera práctica y aplicada. Aprenderemos desde cero todo el proceso y fases del data science, desarrollando un proyecto práctico de cada una de estas fases.
Gracias a ello aprenderás a desarrollar un modelo completo de Machine learning, desde el pre-procesamiento de datos hasta la validación del modelo.
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3 ساعات
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الإسبانية
Curso Completo de Spark con Databricks (Big Data)
Este proyecto es un curso práctico y efectivo para aprender a utilizar el entorno de Big Data de Spark y Databricks desde cero. Aprenderás, de manera practica y efectiva a generar a utilizar todos los componentes de Spark como Spark SQL, MLlib... Además desarrollaras un modelo de Machine Learning completo con Spark en Databricks.
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3 ساعات
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الإسبانية
Generando modelos con Auto Machine Learning
En este proyecto de 1 hora, aprenderás a desarrollar modelos supervisados utilizando librerías de Auto Machine Learning (TPOT, MLBox y H2O) y optimizar los parámetros para hacer una búsqueda inteligencia de los mejores modelos.
Entenderás cuándo aplicar este tipo de librerías y en cuáles contextos no son viables de utilizar.
Además, podrás analizar los detalles de cada modelo generado, reutilizar los códigos o exportarlos para su posterior uso en entornos productivos.
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1 ساعات
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الإسبانية
Organiza y administra el trabajo colaborativo con Wrike
En este proyecto guiado podrás crear espacios para el seguimiento de tareas con un enfoque especial para grupos de trabajo donde haya algún tipo de colaboración o cooperación. La herramienta con la que vamos a trabajar se llama Wrike, un aplicativo web amigable para nuevos miembros del equipo, además ayuda a proporcionar un flujo de trabajo ideal y optimizado gracias a su sistema de machine learning.
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1 ساعات
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الإسبانية
Art and Science of Machine Learning en Español
Le damos la bienvenida a The Art and Science of Machine Learning. El curso consta de 6 módulos. En este curso, se abordan las habilidades básicas de intuición, buen criterio y experimentación del AA necesarias para ajustar mejor y optimizar modelos de AA a fin de lograr el mejor rendimiento. Aprenderá a generalizar su modelo usando técnicas de regularización y descubrirá los efectos de los hiperparámetros, como el tamaño del lote y la tasa de aprendizaje, en el rendimiento del modelo.
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