How Google does Machine Learning en EspaAol

QuA es el aprendizaje automAtico? QuA tipos de problemas puede solucionar? CuAles son las cinco fases para convertir un posible caso prActico en un recurso que pueda aprovechar la tecnologAa de aprendizaje automAtico? Por quA es importante no saltarse fases? Por quA las redes neuronales son tan populares? CAmo plantear un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una buena soluciAn generalizable mediante un descenso de gradientes y una forma meditada de crear conjuntos de datos? Aprenda a escribir modelos de aprendizaje automAtico distribuido que escalen en Tensorflow y que brinden predi

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Course Description

QuA es el aprendizaje automAtico? QuA tipos de problemas puede solucionar? En Google, tenemos una perspectiva ligeramente distinta sobre el aprendizaje automAtico: no se trata solo de los datos, sino tambiAn de la lAgica. Hablamos de por quA un marco de este tipo es Atil cuando pensamos en la creaciAn de una canalizaciAn de modelos de aprendizaje automAtico. Luego, analizamos cinco fases para convertir un posible caso prActico en un recurso que pueda aprovechar la tecnologAa de aprendizaje automAtico y por quA es importante no saltarse fases. Finalizamos con un reconocimiento de los sesgos que puede amplificar el aprendizaje automAtico y cAmo reconocerlos.

Time: 12h

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Google Cloud Training

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By Jose L T R on 4-Feb-19

Interesante, pero no me permite dominar esta tecnologa. Lo veo como una introduccin, mientras que esperaba que fuera un curso de especializacin ms completo. Entiendo que debo realizar otros cursos complementarios que me enseen ms.

By Andres L A on 20-Apr-19

Buen curso introductorio. El curso tiene, a mi juicio, pocos laboratorios.Las calificaciones no son adecuadas. Suponen muchas respuesta de "memoria", lo cual no aporta al aprendizaje.

By Steven P G on 14-Dec-18