"O que é machine learning e que tipos de problemas ele pode resolver? A abordagem de machine learning do Google é um pouco diferente. Ela se concentra na lógica, e não apenas nos dados. Vamos discutir por que essa abordagem é útil para os cientistas de dados durante a criação de um pipeline de modelos de machine learning.
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud em Português Brasileiro
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Informações sobre o curso
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Google Cloud
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Programa - O que você aprenderá com este curso
Introdução ao curso
Apresenta a especialização e os profissionais do Google que vão ministrar o curso.
O que significa priorizar a IA
Neste módulo, você vai analisar a criação de uma estratégia de dados baseada em machine learning.
Como o Google trabalha com ML
Neste módulo, vamos falar sobre o conhecimento organizacional que o Google adquiriu ao longo dos anos.
ML inclusivo
Neste módulo, vamos entender por que os sistemas de machine learning não são imparciais por padrão. Também vamos discutir o que você precisa levar em conta quando adicionar ML nos seus produtos.
Notebooks Python na nuvem
Entender o papel do AI Platform Notebooks
Resumo
Revise os principais tópicos de ML abordados nesta especialização.
Avaliações
- 5 stars84,93%
- 4 stars12,32%
- 3 stars2,73%
Principais avaliações do HOW GOOGLE DOES MACHINE LEARNING EM PORTUGUÊS BRASILEIRO
Excelente introdução de como planejar e usar machine learning no google cloud platform
Excelente curso. Dá uma visão geral do que é um projeto de ML e não apenas geração do algoritmo. Finalmente um curso que fala sobre o "depois" e se ter o código pthon.
I strongly recommend this course introduction. In a few hours you are able to realize how powerful machine learnig is.
Eu gostei muito da metodologia pratica simplificando o uso avançado das novas tecnologias.
Sobre Programa de cursos integrados Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud em Português Brasileiro
O que é aprendizado de máquina e que tipos de problema ele pode resolver? Quais são as cinco fases da conversão de um possível caso de uso de aprendizado de máquina e por que é importante que elas não sejam ignoradas? Por que as redes neurais são tão requisitadas hoje? Como configurar um problema de aprendizado supervisionado, além de encontrar uma solução ótima e generalizável com gradiente descendente e uma boa forma de criar conjuntos de dados? Aprenda a gravar modelos de aprendizado de máquina distribuídos com escalonamento no TensorFlow, faça escalonamento horizontal do treinamento desses modelos e ofereça previsões de alto desempenho. Converta dados brutos em atributos para informar características importantes desses dados ao aprendizado de máquina e ofereça uma percepção humana para dar suporte ao problema. Por fim, aprenda a incorporar a combinação ideal de parâmetros que produz modelos precisos e generalizados, além de conhecer a teoria para resolver tipos específicos de problemas de aprendizado de máquina. Você passará por todas as etapas do aprendizado de máquina, desde a criação de uma estratégia voltada para aprendizado de máquina até o treinamento, a otimização e a produção de modelos em laboratórios práticos com o Google Cloud Platform.

Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.