Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español

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Über diesen Kurs

El curso comienza con un debate sobre los datos: cómo mejorar la calidad de los datos y cómo realizar análisis exploratorios de datos. Describimos Vertex AI AutoML y cómo compilar, entrenar y, luego, implementar un modelo de AA sin escribir ni una sola línea de código Conocerá los beneficios de BigQuery ML. Luego, se analiza cómo optimizar un modelo de aprendizaje automático (AA) y cómo la generalización y el muestreo pueden ayudar a evaluar la calidad de los modelos de AA para el entrenamiento personalizado.

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Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español

Stufe „Anfänger“

Ca. 18 Stunden zum Abschließen

Spanisch

Was Sie lernen werden

Describir cómo mejorar la calidad de los datos y realizar análisis exploratorios de datos
Compilar y entrenar modelos de AutoML con Vertex AI y BigQuery ML
Optimizar y evaluar los modelos mediante las funciones de pérdida y las métricas de rendimiento
Crear conjuntos de datos de entrenamiento, evaluación y prueba repetibles y escalables

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

1 Minute zum Abschließen

Introducción

1 Minute zum Abschließen

1 Video (Gesamt 1 min)

Woche2

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Conozca sus datos: Mejore los datos por medio de análisis exploratorios de datos

En este módulo, examinaremos cómo mejorar la calidad de los datos y explorar los datos mediante análisis exploratorios de datos. Observaremos la importancia de tener datos limpios y ordenados para el aprendizaje automático y mostraremos su efecto en la calidad de los datos. Por ejemplo, los valores omitidos pueden sesgar los resultados. También aprenderá la importancia de explorar sus datos. Una vez que los datos estén limpios y ordenados, realizaremos un análisis exploratorio del conjunto de datos.

4 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 57 min), 1 Lektüre, 3 Quiz

9 Videos

Introducción39Mejorar la calidad de los datos13mPrimeros pasos con Google Cloud Platform y Qwiklabs4mIntroducción al lab: Mejore la calidad de sus datos1mDemostración del lab: Mejore la calidad de sus datos22m¿Qué es el análisis exploratorio de datos?4m¿Cómo se usa el EDA en el aprendizaje automático?4mAnálisis y visualización de datos3mIntroducción al lab: Explore los datos con Python y BigQuery46

1 Lektüre

Recursos: Conozca sus datos: Mejore los datos por medio de análisis exploratorios de datos10m

1 praktische Übung

Cuestionario: Conozca sus datos: Mejore los datos por medio de análisis exploratorios de datos10m

Woche3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

El aprendizaje automático en la práctica

3 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 45 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

Woche4

Woche 4

4 Stunden zum Abschließen

Entrenamiento de modelos de AutoML con Vertex AI

4 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 38 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

7 Videos

Introducción23Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo7m¿Qué es el aprendizaje automático automatizado?1mModelo de regresión de AutoML10mIntroducción al lab (opcional): Entrene un modelo de clasificación de AutoML (datos estructurados)28Demostración del lab (opcional): Entrene un modelo de clasificación de AutoML (datos estructurados)7mEvalúe modelos de AutoML10m

1 Lektüre

Recursos: Entrenamiento de modelos de AutoML con Vertex AI10m

1 praktische Übung

Cuestionario: Entrenamiento de modelos de AutoML con Vertex AI20m

Woche5

Woche 5

4 Stunden zum Abschließen

Aprendizaje automático en BigQuery: Desarrolle modelos de AA en el lugar en el que se encuentran sus datos

4 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 30 min), 1 Lektüre, 3 Quiz

8 Videos

Introducción22Cómo entrenar un modelo de AA con BigQuery ML5mModelos compatibles con el aprendizaje automático en BigQuery2mIntroducción al lab: Use BigQuery ML para predecir el peso de un pingüino (BigQuery ML y Explainable AI)29Demostración del lab: Use BigQuery ML para predecir el peso de un pingüino (BigQuery ML y Explainable AI)11mAjuste de hiperparámetros de BigQuery ML3mIntroducción al lab (opcional): Use el ajuste de hiperparámetros de BigQuery ML para mejorar el rendimiento de los modelos28Cómo compilar e implementar un sistema de recomendación con BigQuery ML5m

1 Lektüre

Recursos: Aprendizaje automático en BigQuery: Desarrolle modelos de AA en el lugar en el que se encuentran sus datos10m

1 praktische Übung

Cuestionario: Aprendizaje automático en BigQuery: Desarrolle modelos de AA en el lugar en el que se encuentran sus datos10m

Woche6

Woche 6

1 Stunde zum Abschließen

Optimización

1 Stunde zum Abschließen

12 Videos (Gesamt 58 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

12 Videos

Introducción26Definición de los modelos de AA4mIntroducción al conjunto de datos del curso6mIntroducción a las funciones de pérdida6mDescenso de gradientes5mSolución de problemas con curvas de pérdida2mErrores comunes en los modelos de AA6mLab de clase: Introducción a TensorFlow Playground6mLab de clase: TensorFlow Playground: Avanzado3mLab de clase: Practique con redes neuronales6mMétricas de rendimiento3mMatriz de confusión5m

1 Lektüre

Recursos: Optimización10m

1 praktische Übung

Cuestionario: Optimización10m

Woche7

Woche 7

1 Stunde zum Abschließen

Generalización y muestreo

Llegó el momento de responder una pregunta un tanto extraña: ¿en qué situaciones es mejor no elegir el modelo de AA más exacto? Como dimos a entender en el último módulo sobre la optimización, el solo hecho de que un modelo tenga una métrica de pérdida de 0 para un conjunto de datos no significa que vaya a tener un buen rendimiento cuando se aplique a datos nuevos del mundo real. Aprenderá a crear conjuntos de datos de entrenamiento, evaluación y prueba repetibles y establecer comparativas de rendimiento.

1 Stunde zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 28 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

Woche8

Woche 8

1 Stunde zum Abschließen

Resumen

1 Stunde zum Abschließen

4 Lektüren

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Top-Bewertungen von LAUNCHING INTO MACHINE LEARNING EN ESPAÑOL

von PD16. Juli 2019

Muy buen material, las explicaciones son muy claras y didacticas.

Se puede mejorar con mas ejemplos sobre la aplicacion de los conceptos tratados en las clases y su aplicación en la vida real

von AA22. Nov. 2018

Es muy útil este modulo para hacer el análisis de los datos y obtener una metodología para repetir los datos de entrenamiento, prueba y validación.

von MC29. Okt. 2020

Buen curso en el cual te introducen más en el empleo de ML en su plataforma GCP

von ET18. Aug. 2020

Excelente curso, muchas gracias por tan valioso esfuerzo en la elaboración de estos cursos.

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Über den Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español

¿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.

Häufig gestellte Fragen

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