Discutiremos por que hoje as redes neurais funcionam tão bem para lidar com vários problemas, começando pela história do aprendizado de máquina. Em seguida, falaremos sobre como configurar um problema de aprendizado supervisionado e encontrar uma boa solução com gradiente descendente. Isso envolve a criação de conjuntos de dados que permitem a generalização. Esses métodos serão abordados de maneira didática para auxiliar na realização dos testes.
課程信息
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可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始，按照自己的計劃學習。
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
中級
完成時間大約為6 小時
巴西葡萄牙語
字幕：法語（French）, 巴西葡萄牙語, 德語（German）, 英語（English）, 西班牙語（Spanish）, 日語
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提供方
Google 云端平台
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.
教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
完成時間為 4 分鐘
Introdução
Neste curso, você obterá conhecimento básico sobre o aprendizado de máquina para entender a terminologia que usamos em toda a especialização. Você também aprenderá dicas práticas e armadilhas que os profissionais de aprendizado de máquina enfrentam aqui no Google e terminará o curso com o código e o conhecimento necessários para criar seus próprios modelos de aprendizado de máquina.
完成時間為 4 分鐘
1 個視頻 （總計 4 分鐘）
1 個視頻
Introdução4分鐘
完成時間為 1 小時
Aprendizado de máquina na prática
Neste módulo, apresentaremos alguns dos principais tipos de aprendizado de máquina e revisaremos a história dessa tecnologia até a geração mais recente. Com isso, você poderá acelerar seu crescimento como praticante do aprendizado de máquina.
完成時間為 1 小時
10 個視頻 （總計 62 分鐘）
10 個視頻
Introdução1分鐘
Aprendizado supervisionado5分鐘
Regressão e classificação11分鐘
Breve histórico do aprendizado de máquina: regressão linear7分鐘
Breve histórico do aprendizado de máquina: perceptron5分鐘
Breve histórico do aprendizado de máquina: redes neurais7分鐘
Breve histórico do aprendizado de máquina: árvores de decisão5分鐘
Breve histórico do aprendizado de máquina: métodos de kernel4分鐘
Breve histórico do aprendizado de máquina: florestas aleatórias4分鐘
Breve histórico do aprendizado de máquina: redes neurais modernas8分鐘
1 個練習
Questionário do módulo6分鐘
完成時間為 1 小時
Otimização
Neste módulo, mostraremos a você como otimizar seus modelos de aprendizado de máquina.
完成時間為 1 小時
13 個視頻 （總計 61 分鐘）
13 個視頻
Como definir modelos de aprendizado de máquina4分鐘
Introdução ao conjunto de dados de natalidade6分鐘
Apresentação das funções de perda6分鐘
Gradiente descendente5分鐘
Solução de problemas de uma curva de perda2分鐘
Dificuldades do modelo de aprendizado de máquina6分鐘
Laboratório: introdução ao TensorFlow Playground6分鐘
Laboratório: introdução ao TensorFlow Playground (nível avançado)3分鐘
Laboratório: práticas com redes neurais6分鐘
Solução de problemas de curva de perda1分鐘
Métricas de desempenho3分鐘
Matriz de confusão5分鐘
1 個練習
Questionário do módulo6分鐘
完成時間為 3 小時
Generalização e amostragem
Agora chegou a hora de responder a uma pergunta um tanto estranha: em qual situação é preferível não escolher o modelo de aprendizado de máquina mais preciso? Como já dissemos no módulo anterior sobre otimização, o fato de um modelo apresentar uma métrica de perda igual a zero para seu conjunto de dados de treinamento não significa que ele terá um bom desempenho com novos dados em um caso real.
完成時間為 3 小時
9 個視頻 （總計 64 分鐘）
9 個視頻
Introdução1分鐘
Generalização e modelos de aprendizado de máquina6分鐘
Quando interromper o treinamento de um modelo?5分鐘
Como criar amostras repetíveis no BigQuery6分鐘
Demonstração: divisão de conjuntos de dados no BigQuery8分鐘
Introdução ao laboratório1分鐘
Explicação da solução do laboratório9分鐘
Introdução ao laboratório2分鐘
Explicação da solução do laboratório23分鐘
1 個練習
Questionário do módulo12分鐘
關於 Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro 專項課程
O que é aprendizado de máquina e que tipos de problema ele pode resolver? Quais são as cinco fases da conversão de um possível caso de uso de aprendizado de máquina e por que é importante que elas não sejam ignoradas? Por que as redes neurais são tão requisitadas hoje? Como configurar um problema de aprendizado supervisionado, além de encontrar uma solução ótima e generalizável com gradiente descendente e uma boa forma de criar conjuntos de dados? Aprenda a gravar modelos de aprendizado de máquina distribuídos com escalonamento no TensorFlow, faça escalonamento horizontal do treinamento desses modelos e ofereça previsões de alto desempenho. Converta dados brutos em atributos para informar características importantes desses dados ao aprendizado de máquina e ofereça uma percepção humana para dar suporte ao problema. Por fim, aprenda a incorporar a combinação ideal de parâmetros que produz modelos precisos e generalizados, além de conhecer a teoria para resolver tipos específicos de problemas de aprendizado de máquina. Você passará por todas as etapas do aprendizado de máquina, desde a criação de uma estratégia voltada para aprendizado de máquina até o treinamento, a otimização e a produção de modelos em laboratórios práticos com o Google Cloud Platform.
>>> Ao se inscrever nesta especialização você concorda com os Termos de Serviço do Qwiklabs conforme estabelecido na seção de perguntas frequentes. Veja os Termos de Serviço aqui: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<
常見問題
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我为什么不能旁听此课程？
该课程是 Coursera 上提供的为数不多的课程之一，目前只对已购买课程或已获得助学金的学生开放。
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