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Bewertung und Feedback des Lernenden für Intro to TensorFlow en Español von Google Cloud

4.4
Sterne
124 Bewertungen

Über den Kurs

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. Además, le presentaremos las API secuencial y funcional de Keras para mostrarle cómo crear modelos de aprendizaje profundo. Hablaremos sobre las funciones de activación, pérdida y optimización. Nuestros labs prácticos sobre los notebooks de Jupyter le permitirán compilar modelos de aprendizaje automático de regresión lineal básica, y de regresión logística básica y avanzada. Aprenderá a entrenar, implementar y llevar a producción modelos de aprendizaje automático a gran escala con AI Platform de Cloud....

Top-Bewertungen

CV

25. Jan. 2020

Los ejercicios prácticos refuerzan mucho lo aprendido en los videos, el contenido es bastante bueno y las explicaciones son bastante simples de entender.

JF

16. Sep. 2020

Excellent course, was sohard for me but I'm happy that finished and learn so mucho.

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1 - 25 von 30 Bewertungen für Intro to TensorFlow en Español

von Daniel G G M

29. Dez. 2019

von Juan C C C

23. Sep. 2019

von Teheran V D

22. Juni 2022

von Camila B V

26. Jan. 2020

von Jesus M Z F

16. Sep. 2020

von Victor A M B

2. Dez. 2019

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8. Sep. 2019

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7. Aug. 2020

von sonia y o c

2. Okt. 2019

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19. Okt. 2020

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9. Apr. 2020

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9. Sep. 2019

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3. Sep. 2019

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2. Feb. 2020

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25. Nov. 2020