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學生對 Google 云端平台 提供的 Launching into Machine Learning en Español 的評價和反饋

4.7
26 個評分
6 個審閱

課程概述

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. Objetivos del curso: Identificar por qué el aprendizaje profundo es popular en la actualidad Optimizar y evaluar los modelos mediante las funciones de pérdida y las métricas de rendimiento Mitigar los problemas comunes que surgen en el aprendizaje automático Crear conjuntos de datos de entrenamiento, evaluación y prueba, repetibles y escalables...

熱門審閱

SG

Dec 30, 2018

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.

EA

Feb 04, 2019

Información clara y precisa para acompañar el aprendizaje

篩選依據:

1 - Launching into Machine Learning en Español 的 6 個評論(共 6 個)

創建者 Emanuel G C A

Feb 04, 2019

Información clara y precisa para acompañar el aprendizaje

創建者 Steven P G

Dec 30, 2018

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.

創建者 Arturo O A

Nov 23, 2018

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.

創建者 Alfredo S F

Dec 11, 2018

Muy bueno como introducción a ML!

創建者 Paul D

Jul 17, 2019

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

創建者 Jose T

Aug 15, 2019

Mucha teoria sin practica, al principio