課程信息
4.4
5 個評分
2 個審閱
100% 在線

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

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。
中級

中級

完成時間(小時)

完成時間大約為6 小時

建議:8 hours/week...
可選語言

西班牙語(Spanish)

字幕:西班牙語(Spanish), 法語(French), 巴西葡萄牙語, 德語(German), 英語(English), 日語...
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教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1
完成時間(小時)
完成時間為 4 分鐘

Introducción

En este curso, obtendrá conocimientos fundamentales sobre el AA que le brindarán una comprensión más clara de la terminología que usamos durante la especialización. También conocerá sugerencias prácticas y resolverá problemas comunes de los especialistas en AA de Google, de manera que cuando termine el curso cuente con el código y el conocimiento suficientes para poner en marcha sus propios modelos de AA....
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1 個視頻 (總計 4 分鐘)
Video1 個視頻
完成時間(小時)
完成時間為 1 小時

AA en la práctica

En este módulo, presentaremos algunos de los principales tipos de aprendizaje automático y repasaremos la historia del AA hasta la situación actual con el fin de acelerar su crecimiento como especialista en el tema....
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10 個視頻 (總計 62 分鐘), 1 個測驗
Video10 個視頻
Aprendizaje supervisado5分鐘
Regresión y clasificación11分鐘
Breve reseña del AA: Regresión lineal7分鐘
Breve reseña del AA: Perceptrón5分鐘
Breve reseña del AA: Redes neuronales7分鐘
Breve reseña del AA: Árboles de decisión5分鐘
Breve reseña del AA: Métodos de kernel4分鐘
Breve reseña del AA: Bosques aleatorios4分鐘
Breve reseña del AA: Redes neuronales modernas8分鐘
Quiz1 個練習
Cuestionario del módulo6分鐘
完成時間(小時)
完成時間為 1 小時

Optimización

En este módulo, explicaremos cómo optimizar sus modelos de AA....
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13 個視頻 (總計 61 分鐘), 1 個測驗
Video13 個視頻
Definición de modelos de AA4分鐘
Presentación del conjunto de datos sobre natalidad6分鐘
Introducción a las funciones de pérdida6分鐘
Descenso de gradientes5分鐘
Solución de problemas de una curva de pérdidas2分鐘
Problemas con el modelo de AA6分鐘
Lab: Presentación de TensorFlow Playground6分鐘
Lab: TensorFlow Playground avanzado3分鐘
Lab: Práctica con redes neuronales6分鐘
Solución de problemas en la curva de pérdidas1分鐘
Métricas de rendimiento3分鐘
Matriz de confusión5分鐘
Quiz1 個練習
Module Quiz6分鐘
完成時間(小時)
完成時間為 3 小時

Generalización y muestreo

Ahora debemos hacernos una pregunta un tanto extraña: ¿Cuándo es mejor no elegir el modelo de AA más preciso? Como mencionamos en el módulo anterior sobre optimización, el hecho de que un modelo tenga una métrica de pérdida de 0 con el conjunto de datos de entrenamiento no implica necesariamente que dé buenos resultados con datos nuevos en un caso práctico real....
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9 個視頻 (總計 64 分鐘), 3 個測驗
Video9 個視頻
Generalización y modelos de AA6分鐘
Cuándo detener el entrenamiento de modelos5分鐘
Cree muestras repetibles en BigQuery6分鐘
Demostración: División de conjuntos de datos en BigQuery8分鐘
Introducción al lab1分鐘
Explicación de la solución del lab9分鐘
Introducción al lab2分鐘
Explicación de la solución del lab23分鐘
Quiz1 個練習
Cuestionario del módulo12分鐘
完成時間(小時)
完成時間為 3 分鐘

Resumen

...
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1 個視頻 (總計 3 分鐘)
Video1 個視頻

關於 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....

關於 Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español 專項課程

>>>Si se inscribe en esta especialización acepta las Condiciones del Servicio de Qwiklabs, que se establecen en las Preguntas Frecuentes. Puede consultarlas en https://qwiklabs.com/terms_of_service.<<< ***Google Cloud y Kaggle desean invitarlo a participar en nuestra competencia amistosa de predicción de tarifas de taxis de Nueva York, que se está realizando en este momento. Para obtener más información, visite: https://www.kaggle.com/c/new-york-city-taxi-fare-prediction.*** ¿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 podría 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, que escalen de forma horizontal en el entrenamiento de esos modelos 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....
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español

常見問題

  • 是的,您可以在注册之前预览第一个视频和查看授课大纲。您必须购买课程,才能访问预览不包括的内容。

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  • 在您注册且班次开课之后,您将可以访问所有视频和其他资源,包括阅读材料内容和课程论坛。您将能够查看和提交练习作业,并完成所需的评分作业以获得成绩和课程证书。

  • 如果您成功完成课程,您的电子课程证书将添加到您的成就页中,您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。

  • 此课程是 Coursera 上提供的众多课程之一,当前只对已购买课程或已获得助学金的学生开放。如果您要学习此课程,但却承担不起课程费用,我们建议您提交助学金申请。

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