Informações sobre o curso

Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 14 horas para completar
Português (Brasil)

Habilidades que você terá

1.96Values ModesA Priori And A PosterioriCritical Value
Certificados compartilháveis
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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

1 minuto para concluir

Introdução

1 minuto para concluir
1 vídeo (Total 1 mín.)
3 horas para concluir

De dados brutos a atributos

3 horas para concluir
14 vídeos (Total 52 mín.)
14 videos
Atributos bons x ruins2min
Questionário: os atributos são relacionados ao objetivo3min
Atributos conhecidos no momento da previsão3min
Questionário: os atributos são conhecidos no momento da previsão4min
Os atributos devem ser numéricos27s
Questionário: os atributos devem ser numéricos5min
Os atributos precisam ter exemplos suficientes1min
Questionário: os atributos precisam ter exemplos suficientes (p1)2min
Questionário: os atributos precisam ter exemplos suficientes (p2)2min
Como trazer a percepção humana27s
Como representar os atributos8min
Aprendizado de máquina x estatísticas3min
Solução do laboratório: como melhorar a precisão do modelo com novos atributos12min
2 exercícios práticos
De dados brutos a atributos30min
Como representar atributos30min
6 horas para concluir

Pré-processamento e criação de atributos

6 horas para concluir
10 vídeos (Total 52 mín.)
10 videos
Beam e Dataflow9min
Introdução ao laboratório: canal simples do Dataflow19s
Solução do laboratório: canal simples do Dataflow6min
Canais de dados que podem ser escalonados5min
Introdução ao laboratório: MapReduce no Dataflow33s
Solução do laboratório: MapReduce no Dataflow3min
Pré-processamento com o Cloud Dataprep6min
Introdução ao laboratório: computação de atributos definidos pelo intervalo de tempo no Cloud Dataprep10min
Solução do laboratório: computação de atributos definidos pelo intervalo de tempo no Cloud Dataprep36s
3 exercícios práticos
Pré-processamento e criação de atributos30min
Apache Beam e Cloud Dataflow30min
Pré-processamento com o Cloud Dataprep30min
3 horas para concluir

Cruzamento de atributos

3 horas para concluir
18 vídeos (Total 90 mín.)
18 videos
O que é o cruzamento de atributos?5min
Discretização1min
Memorização x generalização4min
Cores da taxonomia4min
Introdução ao laboratório: cruzamentos de atributos para criar um bom classificador26s
Solução do laboratório: cruzamentos de atributos para criar um bom classificador6min
Esparsidade + questionário5min
Introdução ao laboratório: às vezes menos é mais31s
Solução do laboratório: às vezes menos é mais7min
Implementação de cruzamento de atributos5min
Incorporação de cruzamento de atributos9min
Onde aplicar a engenharia de atributos6min
Criação de atributos no TensorFlow2min
Criação de atributos no DataFlow2min
Introdução ao laboratório: como melhorar um modelo de aprendizado de máquina com a engenharia de atributos42s
Solução do laboratório (p1): questionário imparcial sobre o AM3min
Solução do laboratório (p2): como melhorar um modelo de AM com a engenharia de dados20min
1 exercício prático
Cruzamento de atributos30min
2 horas para concluir

TF Transform

2 horas para concluir
7 vídeos (Total 42 mín.)
7 videos
Transformação no TensorFlow8min
Fase de análise3min
Fase de transformação4min
Serviços de suporte3min
Introdução ao laboratório: como usar o tf.transform1min
Solução do laboratório: como usar o tf.transform19min
1 exercício prático
tf.transform30min
3 minutos para concluir

Resumo

3 minutos para concluir
1 vídeo (Total 3 mín.)
1 vídeos
Resumo3min

Sobre Programa de cursos integrados Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro

Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.