O que é aprendizado de máquina e que tipos de problema ele pode resolver? O Google pensa no aprendizado de máquina de uma maneira um pouco diferente. Ele se concentra mais na lógica, em vez de apenas em dados. Discutimos por que esse modelo é útil quando pensamos na criação de canais de modelos de aprendizado de máquina. Em seguida, falamos sobre as cinco fases da conversão de um possível caso de uso a ser realizado por aprendizado de máquina e vemos a importância de não ignorar essas fases. Finalizamos com a identificação das tendências que podem ser ampliadas pelo aprendizado de máquina e como reconhecer isso.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro'
How Google does Machine Learning em Português Brasileiro
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50%
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Программа курса: что вы изучите
Неделя
117 минуты на завершение
Introdução à especialização
Apresenta a especialização e os profissionais do Google responsáveis pelo curso.
4 видео ((всего 11 мин.)), 1 тест
4 видео
Programa da especialização5мин
Por que escolher o Google?1мин
Por que escolher o Google Cloud?2мин
1 практическое упражнение
Questionário do módulo 16мин
1 ч. на завершение
O que significa ter uma estratégia focada em IA
Neste módulo, você saberá o que significa dizer que o Google tem uma estratégia focada em IA e como isso se traduz na prática.
17 видео ((всего 52 мин.)), 1 тест
17 видео
As duas etapas do aprendizado de máquina3мин
Uso do aprendizado de máquina nos produtos do Google5мин
Demonstração: uso do aprendizado de máquina no Google Fotos1мин
Google Tradutor e Gmail1мин
Substituição de regras heurísticas5мин
A importância dos dados3мин
Introdução ao laboratório: definição de um problema de aprendizado de máquina1мин
Informações sobre o laboratório4мин
Demonstração: uso do aprendizado de máquina em aplicativos2мин
Modelos pré-treinados3мин
O mercado de aprendizado de máquina está em evolução2мин
Uma estratégia de dados5мин
Desvios entre os dados de treinamento e os dados reais5мин
Uma estratégia de aprendizado de máquina1мин
Transforme sua empresa2мин
Introdução ao laboratório: caso de uso de aprendizado de máquina26
1 практическое упражнение
Questionário do módulo 26мин
1 ч. на завершение
Como o Google trabalha com o aprendizado de máquina
Este módulo é sobre o conhecimento organizacional que o Google adquiriu ao longo dos anos.
6 видео ((всего 36 мин.)), 1 тест
6 видео
As surpresas do aprendizado de máquina4мин
O ingrediente secreto do aprendizado de máquina8мин
Processos empresariais e de aprendizado de máquina6мин
Programa de implementação do aprendizado de máquina10мин
Análise das cinco fases do aprendizado de máquina4мин
1 практическое упражнение
Questionário do módulo 36мин
1 ч. на завершение
Aprendizado de máquina inclusivo
Neste módulo, discutiremos por que o aprendizado de máquina não é imparcial por padrão. Além disso, falaremos sobre o que você precisa levar em conta ao adicionar aprendizado de máquina aos seus produtos.
7 видео ((всего 27 мин.)), 1 тест
7 видео
Introdução1мин
O aprendizado de máquina e o viés humano2мин
Avaliação de métricas para inclusão3мин
Medições estatísticas e contrapartidas aceitáveis4мин
Igualdade de oportunidades6мин
Simulação de decisões3мин
Como encontrar erros no seu conjunto de dados com atributos4мин
1 практическое упражнение
Questionário do módulo 46мин
5 ч. на завершение
Blocos de notas do Python na nuvem
Neste módulo, abordaremos o Cloud Datalab, que é o ambiente de desenvolvimento usado nesta especialização.
22 видео ((всего 81 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 4 тестов
22 видео
Cloud Datalab1мин
Demonstração: Cloud Datalab1мин
Processo de desenvolvimento2мин
Demonstração da transferência de hospedagem do Cloud Datalab3мин
Utilização de serviços gerenciados2мин
Cálculo e armazenamento4мин
Introdução ao Qwiklabs3мин
Informações sobre o laboratório11мин
Cloud shell2мин
Terceira geração da nuvem: serviços totalmente gerenciados1мин
Terceira geração da nuvem: análise de dados sem servidor2мин
Terceira geração da nuvem: BigQuery e Cloud Datalab52
Introdução ao laboratório: análise de dados usando o Datalab e o BigQuery1мин
Informações sobre o laboratório: como analisar dados usando o Datalab e o BigQuery11мин
Regras não são aprendizado de máquina2мин
Funcionamento da API Vision3мин
API Video Intelligence3мин
API Cloud Speech3мин
API Translation e API Natural Language4мин
Introdução ao laboratório: APIs de aprendizado de máquina pré-treinadas49
Explicação do laboratório9мин
1 материал для самостоятельного изучения
Introdução ao laboratório "Como alugar uma VM"10мин
1 практическое упражнение
Questionário do módulo 56мин
4 минуты на завершение
Resumo
1 видео ((всего 4 мин.))
1 видео
4.8
Рецензии: 14Лучшие отзывы о курсе How Google does Machine Learning em Português Brasileiro
Curso muito bom, deu um uma base teórica e conceitual muito boa, com exemplos práticos que funcionaram perfeitamente! Sensacional, recomendo até para quem já está na área.
Excelente curso. Dá uma visão geral do que é um projeto de ML e não apenas geração do algoritmo. Finalmente um curso que fala sobre o "depois" e se ter o código pthon.
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Специализация Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro: общие сведения
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.
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