关于此 专项课程

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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 <<<
学生职业成果
50%
完成此 专项课程 后开始了新的职业。
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线课程
立即开始,按照自己的计划学习。
灵活的计划
设置并保持灵活的截止日期。
中级
完成时间大约为3 个月
建议 4 小时/周
西班牙语(Spanish)
字幕:西班牙语(Spanish), 法语(French), 巴西葡萄牙语, 德语(German), 英语(English), 日语...
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此专项课程包含 5 门课程

课程1

课程 1

How Google does Machine Learning en Español

4.7
84 个评分
34 条评论
课程2

课程 2

Launching into Machine Learning en Español

4.7
41 个评分
9 条评论
课程3

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Intro to TensorFlow en Español

4.4
79 个评分
19 条评论
课程4

课程 4

Feature Engineering en Español

4.7
9 个评分
2 条评论

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