A partir de una historia del aprendizaje automático, analizamos por qué las redes neuronales, en la actualidad, ofrecen un alto rendimiento ante una variedad de problemas. Luego, analizaremos cómo configurar un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una solución adecuada mediante el descenso de gradientes. Esto incluye crear conjuntos de datos que permitan la generalización; hablaremos sobre los métodos para hacerlo de una manera repetible que admita la experimentación.
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
西班牙語（Spanish）
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
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教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
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.
完成時間為 4 分鐘
1 個視頻 （總計 4 分鐘）
1 個視頻
Introducción4分鐘
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.
完成時間為 1 小時
10 個視頻 （總計 62 分鐘）
10 個視頻
Introducción1分鐘
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
1 個練習
Cuestionario del módulo6分鐘
完成時間為 1 小時
Optimización
En este módulo, explicaremos cómo optimizar sus modelos de AA.
完成時間為 1 小時
13 個視頻 （總計 61 分鐘）
13 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
1 個練習
Module Quiz6分鐘
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.
完成時間為 3 小時
9 個視頻 （總計 64 分鐘）
9 個視頻
Introducción1分鐘
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
1 個練習
Cuestionario del módulo12分鐘
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來自LAUNCHING INTO MACHINE LEARNING EN ESPAÑOL的熱門評論
由 PD 提供2019年7月16日
Muy buen material, las explicaciones son muy claras y didacticas. Se puede mejorar con mas ejemplos sobre la aplicacion de los conceptos tratados en las clases y su aplicación en la vida real
由 SG 提供2018年12月29日
Es algo confuso para los que no sabemos de SQL, pero al final se logra aprender acerca de como generar buenos Datasets mediante BigQuery y en general de uno propio.
由 AA 提供2018年11月22日
Es muy útil este modulo para hacer el análisis de los datos y obtener una metodología para repetir los datos de entrenamiento, prueba y validación.
由 EA 提供2019年2月3日
Información clara y precisa para acompañar el aprendizaje
關於 Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español 專項課程
¿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 <<<
常見問題
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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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此课程不提供大学学分，但部分大学可能会选择接受课程证书作为学分。查看您的合作院校，了解详情。Coursera 上的在线学位和 Mastertrack™ 证书提供获得大学学分的机会。
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