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Launching into Machine Learning en Español, Google Cloud
4.4
5 classificações
Informações sobre o curso
A partir de una historia del aprendizaje automático, analizamos por qué las redes neuronales, en la actualidad, ofrecen un alto rendimiento ante una variedad de problemas. Luego, analizaremos cómo configurar un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una solución adecuada mediante el descenso de gradientes. Esto incluye crear conjuntos de datos que permitan la generalización; hablaremos sobre los métodos para hacerlo de una manera repetible que admita la experimentación.
Objetivos del curso:
Identificar por qué el aprendizaje profundo es popular en la actualidad
Optimizar y evaluar los modelos mediante las funciones de pérdida y las métricas de rendimiento
Mitigar los problemas comunes que surgen en el aprendizaje automático
Crear conjuntos de datos de entrenamiento, evaluación y prueba, repetibles y escalables
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2 avaliações
por Alfredo Sebastian Fretes
•Dec 11, 2018
Muy bueno como introducción a ML!
por Arturo Ocampo Alvarez
•Nov 23, 2018
Es muy útil este modulo para hacer el análisis de los datos y obtener una metodología para repetir los datos de entrenamiento, prueba y validación.
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