- Applied Machine Learning
- Machine Learning Concepts
- Machine Learning
- Feature Engineering
- Tensorflow
- 1.96
- Values Modes
- A Priori And A Posteriori
- Critical Value
Специализация Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud em Português Brasileiro
Aprenda sobre o AM com o Google Cloud. Experimentos práticos com AM em todas as etapas.
от партнера
Приобретаемые навыки
Специализация: общие сведения
Проект прикладного обучения
Esta especialização oferece laboratórios práticos por meio da plataforma do Qwiklabs.
Com esse treinamento prático, você poderá aplicar tudo o que aprendeu nas palestras em vídeo. Os projetos incluirão tópicos como produtos do Google Cloud Platform que são usados e configurados no Qwiklabs. Você ganhará experiência prática com os conceitos abordados nos módulos.
Требуется релевантный опыт.
Требуется релевантный опыт.
О специализации
Пройти курсы
Специализация Coursera — это серия курсов, помогающих в совершенстве овладеть определенным навыком. Можно сразу записаться на специализацию или просмотреть курсы, из которых она состоит и выбрать тот, с которого вы хотите начать. Подписываясь на курс, который входит в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Можно завершить всего один курс, а потом сделать паузу в обучении или в любой момент отменить подписку. Отслеживайте свои курсы и прогресс на панели управления учащегося.
Практический проект
В каждой специализации есть практический проект, который нужно успешно выполнить, чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если для практического проекта в специализации предусмотрен отдельный курс, прежде чем начать его, необходимо завершить все остальные курсы.
Получите сертификат
Когда вы пройдете все курсы и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым можно поделиться с потенциальными работодателями и коллегами.

Специализация включает несколько курсов: 5
How Google does Machine Learning em Português Brasileiro
"O que é machine learning e que tipos de problemas ele pode resolver? A abordagem de machine learning do Google é um pouco diferente. Ela se concentra na lógica, e não apenas nos dados. Vamos discutir por que essa abordagem é útil para os cientistas de dados durante a criação de um pipeline de modelos de machine learning.
Launching into Machine Learning em Português Brasileiro
Começando pela história do machine learning, vamos discutir por que as redes neurais hoje funcionam com vários problemas de ciência de dados. Depois vamos definir um problema de aprendizado supervisionado e descobrir uma boa solução usando o gradiente descendente. Isso envolve criar conjuntos de dados que permitem generalização. Vamos falar sobre os métodos que devemos usar para fazer isso de modo repetível e que viabilize a experimentação.
Intro to TensorFlow em Português Brasileiro
O objetivo deste curso é aproveitar a flexibilidade e a facilidade de uso do TensorFlow 2.x e do Keras para criar, treinar e implantar modelos de machine learning. Você aprenderá sobre a hierarquia da API TensorFlow 2.x e conhecerá os principais componentes do TensorFlow nos exercícios práticos. Mostraremos como trabalhar com conjuntos de dados e colunas de atributos. Você aprenderá a projetar e criar um pipeline de entrada de dados do TensorFlow 2.x. Você terá uma experiência prática com o carregamento de dados CSV, matrizes numpy, dados de texto e imagens usando o tf.Data.Dataset e com a criação de colunas de atributos numéricas, categóricas, em bucket e com hash.
Feature Engineering em Português Brasileiro
Quer saber como melhorar a acurácia dos modelos de ML e quais colunas de dados são os atributos mais úteis? Neste curso Feature Engineering, abordaremos os atributos bons e ruins, bem como o pré-processamento e a transformação deles para otimizar os modelos.
от партнера

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.
Часто задаваемые вопросы
Какие правила возврата средств?
Можно ли зарегистрироваться только на один курс?
Можно ли получить финансовую помощь?
Могу ли я пройти курс бесплатно?
Действительно ли это полностью дистанционный курс? Нужно ли мне посещать какие-либо занятия лично?
Получу ли я зачеты в университете за прохождение специализации?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.