Discutiremos por que hoje as redes neurais funcionam tão bem para lidar com vários problemas, começando pela história do aprendizado de máquina. Em seguida, falaremos sobre como configurar um problema de aprendizado supervisionado e encontrar uma boa solução com gradiente descendente. Isso envolve a criação de conjuntos de dados que permitem a generalização. Esses métodos serão abordados de maneira didática para auxiliar na realização dos testes. Objetivos do curso: Identificar por que o aprendizado profundo é mais usado hoje em dia Otimizar e avaliar modelos usando funções de perda e métricas de desempenho Reduzir problemas comuns que surgem no aprendizado de máquina Criar conjuntos de dados de treinamento, avaliação e testes que podem ser repetidos e escalonáveis
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro
Launching into Machine Learning em Português Brasileiro
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Über diesen Kurs
Learner Career Outcomes
Learner Career Outcomes
100 % online
Flexible Fristen
Stufe „Mittel“
Ca. 9 Stunden zum Abschließen
Portugiesisch (Brasilien)
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
Introdução
Neste curso, você obterá conhecimento básico sobre o aprendizado de máquina para entender a terminologia que usamos em toda a especialização. Você também aprenderá dicas práticas e armadilhas que os profissionais de aprendizado de máquina enfrentam aqui no Google e terminará o curso com o código e o conhecimento necessários para criar seus próprios modelos de aprendizado de máquina.
Aprendizado de máquina na prática
Neste módulo, apresentaremos alguns dos principais tipos de aprendizado de máquina e revisaremos a história dessa tecnologia até a geração mais recente. Com isso, você poderá acelerar seu crescimento como praticante do aprendizado de máquina.
Otimização
Neste módulo, mostraremos a você como otimizar seus modelos de aprendizado de máquina.
Generalização e amostragem
Agora chegou a hora de responder a uma pergunta um tanto estranha: em qual situação é preferível não escolher o modelo de aprendizado de máquina mais preciso? Como já dissemos no módulo anterior sobre otimização, o fato de um modelo apresentar uma métrica de perda igual a zero para seu conjunto de dados de treinamento não significa que ele terá um bom desempenho com novos dados em um caso real.
Resumo
Top-Bewertungen von Launching into Machine Learning em Português Brasileiro
O curso é bem estruturado e com uma parte histórica do estudos que fundamentaram o Aprendizado de Máquina excelente. Parabéns pela metodologia e pelo conteúdo!
Curso excelente, com uma abordagem prática que ajuda a diminuir a complexidade da teoria.
Über Google Cloud
Über den Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro
Häufig gestellte Fragen
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