關於此 專項課程

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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 <<<
學生職業成果
50%
完成此 專項課程 後開始了新的職業。
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線課程
立即開始,按照自己的計劃學習。
靈活的計劃
設置並保持靈活的截止日期。
中級
完成時間大約為3 個月
建議 6 小時/週
西班牙語(Spanish)
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此專項課程包含 5 門課程

課程1

課程 1

How Google does Machine Learning en Español

4.6
129 個評分
50 條評論
課程2

課程 2

Launching into Machine Learning en Español

4.7
62 個評分
12 條評論
課程3

課程 3

Intro to TensorFlow en Español

4.4
96 個評分
25 條評論
課程4

課程 4

Feature Engineering en Español

4.6
14 個評分
5 條評論

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