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Специализация Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español
Descubra el AA con Google Cloud. Experimentación en el mundo real con AA de extremo a extremo.
от партнера
Чему вы научитесь
Generalizar un modelo de AA usando técnicas de regularización
Ajustar el tamaño del lote y la tasa de aprendizaje para mejorar el rendimiento del modelo
Optimizar el modelo
Aplicar los conceptos en el código de TensorFlow
Приобретаемые навыки
Специализация: общие сведения
Проект прикладного обучения
Esta especialización incorpora labs prácticos mediante nuestra plataforma Qwiklabs.
Los componentes prácticos le permitirán aplicar las habilidades que adquiera en las clases en video. Los proyectos incorporarán temas como los productos de Google Cloud Platform que se usan y configuran en Qwiklabs. Además, adquirirá experiencia práctica con los conceptos que se explican en todos los 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 en Español
¿Qué es el aprendizaje automático y qué tipos de problemas puede solucionar? Google concibe el aprendizaje automático de una forma algo diferente: considera que se trata no solo de datos, sino también de lógica. Hablaremos de por qué es útil para los científicos de datos concebirlo así cuando piensan en compilar una canalización de modelos de aprendizaje automático.
Launching into Machine Learning en Español
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.
Intro to TensorFlow en Español
Este curso se enfoca en aprovechar la flexibilidad y facilidad de uso de TensorFlow 2.x y Keras para compilar, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático. Aprenderá sobre la jerarquía de la API de TensorFlow 2.x y conocerá los componentes principales de TensorFlow mediante ejercicios prácticos. Le mostraremos cómo trabajar con conjuntos de datos y columnas de atributos. Aprenderá a diseñar y compilar una canalización de datos de entrada de TensorFlow 2.x. Adquirirá experiencia práctica en la carga de arreglos de NumPy, imágenes y datos de texto con tf.data.Dataset, así como de datos de CSV con Pandas. También adquirirá experiencia práctica en la creación de columnas de atributos numéricas, categóricas, agrupadas en depósitos y con hash.
Feature Engineering en Español
¿Quiere saber cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA?, ¿cómo puede averiguar qué columnas de datos crean los atributos más útiles? Le damos la bienvenida a Feature Engineering, donde analizaremos los atributos buenos y los malos, y cómo los puede preprocesar y transformar para aprovecharlos al máximo en sus modelos.
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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.
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