Aprendizaje automático en empresas
Aprendizaje automático en empresas
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En este curso, se aplica un enfoque real en el flujo de trabajo del AA a través de un caso de éxito. Un equipo de AA trabaja con varios requisitos empresariales y casos de uso de AA. El equipo debe comprender las herramientas necesarias para la administración de los datos y considerar el mejor enfoque para su procesamiento previo.
Al equipo se le presentan tres opciones con las que puede crear modelos de AA para dos casos de uso. En el curso, se explica por qué el equipo usará AutoML, BigQuery ML o entrenamiento personalizado para lograr sus objetivos.
Información del curso
Objetivos
- Describir las opciones de organización, administración y procesamiento previo de datos
- Identificar cuándo se deben usar Vertex AutoML, BigQuery ML y el entrenamiento personalizado
- Implementar el ajuste de hiperparámetros de Vertex Vizier
- Explicar cómo crear predicciones por lotes y en línea, configurar la supervisión de modelos y crear canalizaciones con Vertex AI
Requisitos previos
Estar familiarizados con los conceptos básicos del aprendizaje automático
Tener conocimientos básicos sobre un lenguaje de programación (preferentemente, Python)
Público
- Analistas de datos
- Ingenieros de datos
- Científicos de datos
- Ingenieros de AA
- Ingenieros de software de AA
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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