Launching into Machine Learning - Español
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El curso comienza con un debate sobre los datos: cómo mejorar su calidad y cómo realizar análisis exploratorios de ellos. Describimos Vertex AI AutoML y cómo crear, entrenar e implementar un modelo de AA sin escribir una sola línea de código. Conocerás 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.
Información del curso
Objetivos
- 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 con las funciones de pérdida y las métricas de rendimiento
- Crear conjuntos de datos de entrenamiento, evaluación y prueba repetibles y escalables
Requisitos previos
Tener conocimientos de Python o algún otro lenguaje de programación
Público
• Ingenieros y científicos de datos que deseen trabajar con aprendizaje automático
• Científicos de aprendizaje automático, científicos de datos y analistas de datos
• Ingenieros de datos
Idiomas disponibles
English, español (Latinoamérica), 日本語, français, 한국어, português (Brasil) y italiano
¿Qué debo hacer cuando finalice este curso?
Después de finalizar el curso, puede consultar contenido adicional en su ruta de aprendizaje o explorar el catálogo de aprendizaje.
¿Qué insignias puedo obtener?
Cuando complete un curso, obtendrá una insignia de finalización. Puede ver las insignias en su perfil y compartirlas en sus redes sociales.
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