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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 <<<Auto Summary
Embark on a comprehensive journey into the world of machine learning with the "Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español" course. This specialized program, offered by Coursera, is designed for IT and Computer Science professionals seeking to deepen their understanding and skills in machine learning. Guided by expert instructors, this course delves into the essentials of machine learning, addressing fundamental questions such as the types of problems it can solve and the critical phases of transforming a practical case into a machine learning resource. Learners will explore the importance of each phase, the popularity of neural networks, and the methodologies for framing supervised learning problems and developing robust, scalable solutions using gradient descent and thoughtful data set creation. Participants will gain hands-on experience in writing distributed machine learning models that scale efficiently in TensorFlow, enhancing their ability to convert raw data into meaningful features. The course also covers the integration of human insights to tackle complex issues, and the fine-tuning of parameters to create generalized and accurate models. The theoretical aspects of solving specific machine learning problems are also included. The program emphasizes practical application, utilizing Google Cloud Platform for end-to-end machine learning processes, from strategy development to model training, optimization, and production. Engage in practical labs to solidify your learning and apply your knowledge in real-world scenarios. This professional-level course is available through both Starter and Professional subscription plans, offering flexibility for learners with different needs and goals. Join now to advance your machine learning expertise and leverage the power of TensorFlow and Google Cloud. Note: By enrolling in this specialization, you agree to the Qwiklabs Terms of Service, as detailed in their FAQ section.

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