Miembro desde 2021
Transformación digital con Google Cloud
Earned ago 12, 2022 EDT
End-to-End Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud
Earned nov 7, 2021 EST
Launching into Machine Learning - Español
Earned oct 31, 2021 EDT
How Google Does Machine Learning - Español
Earned oct 31, 2021 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Español
Earned oct 17, 2021 EDT
Existe mucho entusiasmo sobre la tecnología de la nube y la transformación digital, pero también muchas preguntas sin respuesta. Por ejemplo: ¿Qué es la tecnología de la nube? ¿Qué significa transformación digital? ¿De qué manera puede ser útil la tecnología de la nube para la organización? ¿Cómo se puede comenzar? Si te has hecho alguna de esas preguntas, estás en el lugar indicado. En este curso, se proporciona una descripción general de los tipos de oportunidades y desafíos a los que las empresas suelen enfrentarse en su recorrido de transformación digital. Si quieres aprender sobre la tecnología de la nube para sobresalir en tu rol y ayudar a desarrollar el futuro de tu empresa, entonces este curso introductorio sobre transformación digital es para ti. Este curso es parte de la ruta de aprendizaje de Líder digital de Cloud.
One of the best ways to review something is to work with the concepts and technologies that you have learned. So, this course is set up as a workshop and in this workshop, you will do End-to-End Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform. It involves building an end-to-end model from data exploration all the way to deploying an ML model and getting predictions from it. This is the first course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Production Machine Learning Systems course.
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.
¿Cuáles son las prácticas recomendadas para implementar el aprendizaje automático en Google Cloud? ¿Qué es Vertex AI y cómo se puede utilizar la plataforma para crear, entrenar e implementar rápidamente modelos de aprendizaje automático de AutoML sin escribir una sola línea de código? ¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué tipos de problemas puede solucionar? Google considera que el aprendizaje automático es diferente: se trata de proporcionar una plataforma unificada para conjuntos de datos administrados, un almacén de atributos, una forma de crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático sin escribir una sola línea de código, así como proporcionar la capacidad de etiquetar datos y crear notebooks de Workbench utilizando frameworks como TensorFlow, SciKit-learn, Pytorch, R y otros. Vertex AI Platform también ofrece la posibilidad de entrenar modelos personalizados, crear canalizaciones de componentes y realizar predicciones en línea y por lotes. Además, analiza…
En este curso, aprenderás sobre los productos y servicios de macrodatos y aprendizaje automático de Google Cloud involucrados en el ciclo de vida de datos a IA. También explorarás los procesos, los desafíos y los beneficios de crear una canalización de macrodatos y modelos de aprendizaje automático con Vertex AI en Google Cloud.