Comenzaremos con la historia del aprendizaje automático y discutiremos por qué las redes neuronales actualmente dan tan buenos resultados para una gran variedad de problemas de la ciencia de datos. Luego, veremos cómo configurar un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una buena solución mediante el descenso de gradientes. Para esto, será necesario crear conjuntos de datos que permitan la generalización. Hablaremos sobre los métodos para hacerlo de una forma repetible que respalde la experimentación.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español'
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Программа курса: что вы изучите
4 минуты на завершение
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.
4 минуты на завершение
1 видео ((всего 4 мин.))
1 видео
Introducción4мин
2 ч. на завершение
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.
2 ч. на завершение
10 видео ((всего 62 мин.))
10 видео
Introducción1мин
Aprendizaje supervisado5мин
Regresión y clasificación11мин
Breve reseña del AA: Regresión lineal7мин
Breve reseña del AA: Perceptrón5мин
Breve reseña del AA: Redes neuronales7мин
Breve reseña del AA: Árboles de decisión5мин
Breve reseña del AA: Métodos de kernel4мин
Breve reseña del AA: Bosques aleatorios4мин
Breve reseña del AA: Redes neuronales modernas8мин
1 практическое упражнение
Cuestionario del módulo30мин
2 ч. на завершение
Optimización
En este módulo, explicaremos cómo optimizar sus modelos de AA.
2 ч. на завершение
13 видео ((всего 61 мин.))
13 видео
Definición de modelos de AA4мин
Presentación del conjunto de datos sobre natalidad6мин
Introducción a las funciones de pérdida6мин
Descenso de gradientes5мин
Solución de problemas de una curva de pérdidas2мин
Problemas con el modelo de AA6мин
Lab: Presentación de TensorFlow Playground6мин
Lab: TensorFlow Playground avanzado3мин
Lab: Práctica con redes neuronales6мин
Solución de problemas en la curva de pérdidas1мин
Métricas de rendimiento3мин
Matriz de confusión5мин
1 практическое упражнение
Module Quiz30мин
4 ч. на завершение
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.
4 ч. на завершение
9 видео ((всего 64 мин.))
9 видео
Introducción1мин
Generalización y modelos de AA6мин
Cuándo detener el entrenamiento de modelos5мин
Cree muestras repetibles en BigQuery6мин
Demostración: División de conjuntos de datos en BigQuery8мин
Introducción al lab1мин
Explicación de la solución del lab9мин
Introducción al lab2мин
Explicación de la solución del lab23мин
1 практическое упражнение
Cuestionario del módulo30мин
3 минуты на завершение
Resumen
3 минуты на завершение
1 видео ((всего 3 мин.))
1 видео
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе LAUNCHING INTO MACHINE LEARNING EN ESPAÑOL
от партнера PD16 июля 2019 г.
Muy buen material, las explicaciones son muy claras y didacticas. Se puede mejorar con mas ejemplos sobre la aplicacion de los conceptos tratados en las clases y su aplicación en la vida real
от партнера SG29 дек. 2018 г.
Es algo confuso para los que no sabemos de SQL, pero al final se logra aprender acerca de como generar buenos Datasets mediante BigQuery y en general de uno propio.
от партнера AA22 нояб. 2018 г.
Es muy útil este modulo para hacer el análisis de los datos y obtener una metodología para repetir los datos de entrenamiento, prueba y validación.
от партнера G27 окт. 2020 г.
Muy buen curso para personas que apenas estamos entrando a esta área de conocimiento. Muy claras las explicaciones y muy buenos los laboratorios
Специализация Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español: общие сведения
¿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.
Часто задаваемые вопросы
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