About this Course
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Approx. 6 hours to complete

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Spanish

Subtitles: Spanish, French, Portuguese (Brazilian), German, English, Japanese...
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Syllabus - What you will learn from this course

Week
1
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4 minutes to complete

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....
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1 video (Total 4 min)
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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....
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10 videos (Total 62 min), 1 quiz
Video10 videos
Aprendizaje supervisado5m
Regresión y clasificación11m
Breve reseña del AA: Regresión lineal7m
Breve reseña del AA: Perceptrón5m
Breve reseña del AA: Redes neuronales7m
Breve reseña del AA: Árboles de decisión5m
Breve reseña del AA: Métodos de kernel4m
Breve reseña del AA: Bosques aleatorios4m
Breve reseña del AA: Redes neuronales modernas8m
Quiz1 practice exercise
Cuestionario del módulo6m
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Optimización

En este módulo, explicaremos cómo optimizar sus modelos de AA....
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13 videos (Total 61 min), 1 quiz
Video13 videos
Definición de modelos de AA4m
Presentación del conjunto de datos sobre natalidad6m
Introducción a las funciones de pérdida6m
Descenso de gradientes5m
Solución de problemas de una curva de pérdidas2m
Problemas con el modelo de AA6m
Lab: Presentación de TensorFlow Playground6m
Lab: TensorFlow Playground avanzado3m
Lab: Práctica con redes neuronales6m
Solución de problemas en la curva de pérdidas1m
Métricas de rendimiento3m
Matriz de confusión5m
Quiz1 practice exercise
Module Quiz6m
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3 hours to complete

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....
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9 videos (Total 64 min), 3 quizzes
Video9 videos
Generalización y modelos de AA6m
Cuándo detener el entrenamiento de modelos5m
Cree muestras repetibles en BigQuery6m
Demostración: División de conjuntos de datos en BigQuery8m
Introducción al lab1m
Explicación de la solución del lab9m
Introducción al lab2m
Explicación de la solución del lab23m
Quiz1 practice exercise
Cuestionario del módulo12m
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3 minutes to complete

Resumen

...
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1 video (Total 3 min)
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About 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....

About the Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español Specialization

>>>Si se inscribe en esta especialización acepta las Condiciones del Servicio de Qwiklabs, que se establecen en las Preguntas Frecuentes. Puede consultarlas en https://qwiklabs.com/terms_of_service.<<< ***Google Cloud y Kaggle desean invitarlo a participar en nuestra competencia amistosa de predicción de tarifas de taxis de Nueva York, que se está realizando en este momento. Para obtener más información, visite: https://www.kaggle.com/c/new-york-city-taxi-fare-prediction.*** ¿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 podría 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, que escalen de forma horizontal en el entrenamiento de esos modelos 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....
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform en Español

Frequently Asked Questions

  • Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.

  • If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

  • Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.

  • If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.

  • This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid, when available.

More questions? Visit the Learner Help Center.