课程信息
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. Objetivos do curso: Identificar por que o aprendizado profundo é mais usado hoje em dia Otimizar e avaliar modelos usando funções de perda e métricas de desempenho Reduzir problemas comuns que surgem no aprendizado de máquina Criar conjuntos de dados de treinamento, avaliação e testes que podem ser repetidos e escalonáveis...
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100% 在线课程

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Intermediate Level

中级

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Approx. 4 hours to complete

建议:7 hours/week...
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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

Week
1
Clock
完成时间为 4 分钟

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....
Reading
1 个视频(共 4 分钟)
Video1 个视频
Clock
完成时间为 1 小时

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....
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10 个视频(共 62 分钟), 1 个测验
Video10 个视频
Aprendizado supervisionado5分钟
Regressão e classificação11分钟
Breve histórico do aprendizado de máquina: regressão linear7分钟
Breve histórico do aprendizado de máquina: perceptron5分钟
Breve histórico do aprendizado de máquina: redes neurais7分钟
Breve histórico do aprendizado de máquina: árvores de decisão5分钟
Breve histórico do aprendizado de máquina: métodos de kernel4分钟
Breve histórico do aprendizado de máquina: florestas aleatórias4分钟
Breve histórico do aprendizado de máquina: redes neurais modernas8分钟
Quiz1 个练习
Questionário do módulo6分钟
Clock
完成时间为 1 小时

Otimização

Neste módulo, mostraremos a você como otimizar seus modelos de aprendizado de máquina....
Reading
13 个视频(共 61 分钟), 1 个测验
Video13 个视频
Como definir modelos de aprendizado de máquina4分钟
Introdução ao conjunto de dados de natalidade6分钟
Apresentação das funções de perda6分钟
Gradiente descendente5分钟
Solução de problemas de uma curva de perda2分钟
Dificuldades do modelo de aprendizado de máquina6分钟
Laboratório: introdução ao TensorFlow Playground6分钟
Laboratório: introdução ao TensorFlow Playground (nível avançado)3分钟
Laboratório: práticas com redes neurais6分钟
Solução de problemas de curva de perda1分钟
Métricas de desempenho3分钟
Matriz de confusão5分钟
Quiz1 个练习
Questionário do módulo6分钟
Clock
完成时间为 3 小时

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....
Reading
9 个视频(共 64 分钟), 3 个测验
Video9 个视频
Generalização e modelos de aprendizado de máquina6分钟
Quando interromper o treinamento de um modelo?5分钟
Como criar amostras repetíveis no BigQuery6分钟
Demonstração: divisão de conjuntos de dados no BigQuery8分钟
Introdução ao laboratório1分钟
Explicação da solução do laboratório9分钟
Introdução ao laboratório2分钟
Explicação da solução do laboratório23分钟
Quiz1 个练习
Questionário do módulo12分钟
Clock
完成时间为 3 分钟

Resumo

...
Reading
1 个视频(共 3 分钟)
Video1 个视频

关于 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....

关于 Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro 专项课程

>>> 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 no site https://qwiklabs.com/terms_of_service <<< 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....
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro

常见问题

  • Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.

  • If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

  • Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.

  • If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.

  • This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid. If you’d like to take this course, but can’t afford the course fee, we encourage you to submit a financial aid application.

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