Informações sobre o curso
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100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 7 horas para completar

Sugerido: 5 - 7 hours per week...

Inglês

Legendas: Francês, Portuguese (Brazilian), Alemão, Inglês, Espanhol, Japonês...

Habilidades que você terá

TensorflowBigqueryMachine LearningData Cleansing

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 7 horas para completar

Sugerido: 5 - 7 hours per week...

Inglês

Legendas: Francês, Portuguese (Brazilian), Alemão, Inglês, Espanhol, Japonês...

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
9 minutos para concluir

Introduction

In this course you’ll get foundational ML knowledge so that you understand the terminology that we use throughout the specialization. You will also learn practical tips and pitfalls from ML practitioners here at Google and walk away with the code and the knowledge to bootstrap your own ML models.

...
2 vídeos ((Total 9 mín.))
2 videos
1 hora para concluir

Practical ML

In this module, we will introduce some of the main types of machine learning and review the history of ML leading up to the state of the art so that you can accelerate your growth as an ML practitioner.

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10 vídeos ((Total 62 mín.)), 1 teste
10 videos
Short History of ML: Linear Regression7min
Short History of ML: Perceptron5min
Short History of ML: Neural Networks7min
Short History of ML: Decision Trees5min
Short History of ML: Kernel Methods4min
Short History of ML: Random Forests4min
Short History of ML: Modern Neural Networks8min
1 exercício prático
Module Quiz6min
1 hora para concluir

Optimization

In this module we will walk you through how to optimize your ML models.

...
13 vídeos ((Total 60 mín.)), 1 teste
13 videos
Introducing Loss Functions6min
Gradient Descent5min
Troubleshooting a Loss Curve2min
ML Model Pitfalls6min
Lab: Introducing the TensorFlow Playground6min
Lab: TensorFlow Playground - Advanced3min
Lab: Practicing with Neural Networks6min
Loss Curve Troubleshooting1min
Performance Metrics3min
Confusion Matrix5min
1 exercício prático
Module Quiz6min
3 horas para concluir

Generalization and Sampling

Now it’s time to answer a rather weird question: when is the most accurate ML model not the right one to pick? As we hinted at in the last module on Optimization -- simply because a model has a loss metric of 0 for your training dataset does not mean it will perform well on new data in the real world.

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9 vídeos ((Total 64 mín.)), 3 testes
9 videos
Creating Repeatable Samples in BigQuery6min
Demo: Splitting Datasets in BigQuery8min
Lab Introduction1min
Lab Solution Walkthrough9min
Lab Introduction2min
Lab Solution Walkthrough23min
1 exercício prático
Module Quiz12min
3 minutos para concluir

Summary

...
1 vídeo ((Total 3 mín.))
1 vídeos
4.6
280 avaliaçõesChevron Right

48%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

44%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

25%

recebi um aumento ou promoção

Principais avaliações do Launching into Machine Learning

por PTDec 2nd 2018

This is an awesome module. It will open up so much inside story of ML process which is core of the topic with such a simplicity. It greatly increases my interest into this topic and this course :)

por PAAug 4th 2018

Good course, covering all the basics about machine learning and most importantly, everything that surrounds an ml project and you need to take into account to make your ml project successful.

Sobre Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

Sobre o Programa de cursos integrados Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform

What is machine learning, and what kinds of problems can it solve? What are the five phases of converting a candidate use case to be driven by machine learning, and why is it important that the phases not be skipped? Why are neural networks so popular now? How can you set up a supervised learning problem and find a good, generalizable solution using gradient descent and a thoughtful way of creating datasets? Learn how to write distributed machine learning models that scale in Tensorflow, scale out the training of those models. and offer high-performance predictions. Convert raw data to features in a way that allows ML to learn important characteristics from the data and bring human insight to bear on the problem. Finally, learn how to incorporate the right mix of parameters that yields accurate, generalized models and knowledge of the theory to solve specific types of ML problems. You will experiment with end-to-end ML, starting from building an ML-focused strategy and progressing into model training, optimization, and productionalization with hands-on labs using Google Cloud Platform. > By enrolling in this specialization you agree to the Qwiklabs Terms of Service as set out in the FAQ and located at: https://qwiklabs.com/terms_of_service <...
Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Sim, você pode assistir uma prévia do primeiro vídeo e ver programa do curso antes de se inscrever. Você precisa comprar o curso para ter acesso ao conteúdo não incluído na prévia.

  • Se decidir se inscrever no curso antes da data de início da sessão, terá acesso a todos os vídeos das palestras e leituras do curso. Também poderá enviar tarefas assim que a sessão começar.

  • Uma vez inscrito, e tão logo sua sessão tenha iniciado, você terá acesso a todos os vídeos e outros recursos, incluindo itens de leitura e fórum de discussão do curso. Você poderá ver e enviar tarefas práticas e concluir tarefas com nota atribuída obrigatórias para obter uma nota e um Certificado de Curso.

  • Se você concluir o curso com êxito, seu Certificado de Curso eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn.

  • Este curso é um dos poucos oferecidos pela Coursera que está disponível apenas para alunos que tenham pago ou recebido auxílio financeiro, quando disponível.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.