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所在平台: Coursera专项课程 课程类别: 其他类别 大学或机构: CourseraNew |
课程主页: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-tensorflow-gcp-es
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课程名称：Google Cloud平台上的机器学习与TensorFlow特别专业 课程概述：本课程探讨了机器学习的基本概念及其应用，涵盖了解决问题的类型、将实际案例转化为可利用的机器学习资源的五个阶段，以及每个阶段的重要性。课程还讨论了神经网络的流行原因，指导学员如何构建监督学习问题，并通过梯度下降找到可泛化的良好解决方案。学员将学习如何在TensorFlow中编写可扩展的分布式机器学习模型，并有效地将原始数据转换为机器学习能够学习的重要特征。最后，课程将教授如何融合适当的参数以开发准确的模型，并了解解决特定机器学习问题的理论基础。课程还提供了端到端的机器学习体验，从构建以机器学习为中心的战略到模型的训练、优化及生产阶段，结合Google Cloud平台的实践实验。 课程大纲： 1. Google在机器学习中的应用（How Google does Machine Learning） 2. 机器学习入门（Launching into Machine Learning） 3. TensorFlow简介（Intro to TensorFlow） 4. 特征工程（Feature Engineering） 5. 机器学习的艺术与科学（Art and Science of Machine Learning） 详情请访问课程链接：[课程链接](https://www.coursera.org/learn/google-machine-learning-es)
Course Link: https://www.coursera.org/learn/google-machine-learning-es
Name:How Google does Machine Learning en Español
Description:Offered by Google Cloud. ¿Cuáles son las prácticas recomendadas para implementar el aprendizaje automático en Google Cloud? ¿Qué es Vertex ... Enroll for free.
Course Link: https://www.coursera.org/learn/launching-machine-learning-es
Name:Launching into Machine Learning en Español
Description:Offered by Google Cloud. El curso comienza con un debate sobre los datos: cómo mejorar su calidad y cómo realizar análisis exploratorios de ... Enroll for free.
Course Link: https://www.coursera.org/learn/intro-tensorflow-es
Name:Intro to TensorFlow en Español
Description:Offered by Google Cloud. Este curso se enfoca en aprovechar la flexibilidad y facilidad de uso de TensorFlow 2.x y Keras para compilar, ... Enroll for free.
Course Link: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-es
Name:Feature Engineering en Español
Description:Offered by Google Cloud. En este curso, se exploran los beneficios de utilizar Vertex AI Feature Store, cómo mejorar la exactitud de los ... Enroll for free.
Course Link: https://www.coursera.org/learn/art-science-ml-es
Name:Art and Science of Machine Learning en Español
Description:Offered by Google Cloud. Le damos la bienvenida a The Art and Science of Machine Learning. El curso consta de 6 módulos. En este curso, se ... Enroll for free.
¿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 <<<
