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How Google Does Machine Learning - Español

How Google Does Machine Learning - Español

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8 horas Introductorio universal_currency_alt 10 créditos

¿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, analizamos las cinco fases para convertir un posible caso de uso en un recurso que pueda aprovechar la tecnología del aprendizaje automático y estudiamos por qué es importante no saltarse estas fases. Finalizamos con un reconocimiento de los sesgos que el aprendizaje automático puede amplificar y cómo reconocerlos.

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Insignia de How Google Does Machine Learning - Español
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Información del curso
Objetivos
  • Describir Vertex AI Platform y cómo se utiliza para crear, entrenar e implementar rápidamente modelos de aprendizaje automático de AutoML sin escribir una sola línea de código.
  • Describir las prácticas recomendadas para implementar el aprendizaje automático en Google Cloud.
  • Aprovechar las herramientas y el entorno de Google Cloud Platform para realizar el AA.
  • Definir las prácticas recomendadas de la IA responsable.
Requisitos previos
• Estar familiarizados con los conceptos básicos del aprendizaje automático • Tener conocimientos básicos sobre un lenguaje de programación (Python es la opción recomendada)
Público
• Ingenieros y científicos de datos que deseen trabajar con aprendizaje automático • Científicos de aprendizaje automático, científicos de datos y analistas de datos • Ingenieros de datos
Idiomas disponibles
English, español (Latinoamérica), 日本語, français, 한국어 y português (Brasil)
¿Qué debo hacer cuando finalice este curso?
Después de finalizar el curso, puede consultar contenido adicional en su ruta de aprendizaje o explorar el catálogo de aprendizaje.
¿Qué insignias puedo obtener?
Cuando complete un curso, obtendrá una insignia de finalización. Puede ver las insignias en su perfil y compartirlas en sus redes sociales.
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