课程信息
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...
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可灵活调整截止日期

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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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字幕:English, French, Portuguese (Brazilian), German, Spanish, Japanese...
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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

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

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 个视频(共 62 分钟), 1 个测验
Video10 个视频
Aprendizaje supervisado5分钟
Regresión y clasificación11分钟
Breve reseña del AA: Regresión lineal7分钟
Breve reseña del AA: Perceptrón5分钟
Breve reseña del AA: Redes neuronales7分钟
Breve reseña del AA: Árboles de decisión5分钟
Breve reseña del AA: Métodos de kernel4分钟
Breve reseña del AA: Bosques aleatorios4分钟
Breve reseña del AA: Redes neuronales modernas8分钟
Quiz1 个练习
Cuestionario del módulo6分钟
Clock
完成时间为 1 小时

Optimización

En este módulo, explicaremos cómo optimizar sus modelos de AA....
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13 个视频(共 61 分钟), 1 个测验
Video13 个视频
Definición de modelos de AA4分钟
Presentación del conjunto de datos sobre natalidad6分钟
Introducción a las funciones de pérdida6分钟
Descenso de gradientes5分钟
Solución de problemas de una curva de pérdidas2分钟
Problemas con el modelo de AA6分钟
Lab: Presentación de TensorFlow Playground6分钟
Lab: TensorFlow Playground avanzado3分钟
Lab: Práctica con redes neuronales6分钟
Solución de problemas en la curva de pérdidas1分钟
Métricas de rendimiento3分钟
Matriz de confusión5分钟
Quiz1 个练习
Module Quiz6分钟
Clock
完成时间为 3 小时

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 个视频(共 64 分钟), 3 个测验
Video9 个视频
Generalización y modelos de AA6分钟
Cuándo detener el entrenamiento de modelos5分钟
Cree muestras repetibles en BigQuery6分钟
Demostración: División de conjuntos de datos en BigQuery8分钟
Introducción al lab1分钟
Explicación de la solución del lab9分钟
Introducción al lab2分钟
Explicación de la solución del lab23分钟
Quiz1 个练习
Cuestionario del módulo12分钟
Clock
完成时间为 3 分钟

Resumen

...
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....

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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