Специализация: общие сведения

Недавно просмотрено: 2,628

¿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 <<<

Карьерные результаты учащихся
50%
Начали новую карьеру, пройдя этот продукт (Специализация).
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
Только онлайн-курсы
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график
Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Промежуточный уровень
Прибл. 3 месяца на выполнение
Около 4 ч/неделю
Испанский
Субтитры: Испанский, Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Японский...
Карьерные результаты учащихся
50%
Начали новую карьеру, пройдя этот продукт (Специализация).
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
Только онлайн-курсы
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график
Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Промежуточный уровень
Прибл. 3 месяца на выполнение
Около 4 ч/неделю
Испанский
Субтитры: Испанский, Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Японский...

Специализация включает несколько курсов: 5

Курс1

Курс 1

How Google does Machine Learning en Español

4.7
звезд
Оценки: 84
Рецензии: 34
Курс2

Курс 2

Launching into Machine Learning en Español

4.7
звезд
Оценки: 41
Рецензии: 9
Курс3

Курс 3

Intro to TensorFlow en Español

4.4
звезд
Оценки: 79
Рецензии: 19
Курс4

Курс 4

Feature Engineering en Español

4.7
звезд
Оценки: 9
Рецензии: 2

от партнера

Логотип Google Cloud

Google Cloud

Часто задаваемые вопросы

  • If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

  • Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate, or you can audit it to view the course materials for free. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

  • Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You'll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. You'll need to complete this step for each course in the Specialization, including the Capstone Project. Learn more.

  • When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

  • This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

  • This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.