Aprendizaje automático con TensorFlow en Google Cloud Platform Specialization

Descripción

¿Qué es el aprendizaje automático y qué tipo de problemas puede resolver? ¿Cuáles son las cinco fases de la conversión de un caso de uso candidato para ser manejado por el aprendizaje automático y por qué es importante que no se omitan las fases? ¿Por qué las redes neuronales son tan populares ahora? ¿Cómo puede configurar un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una solución buena y generalizable utilizando el descenso de gradiente y una forma reflexiva de crear conjuntos de datos? Aprenda a escribir modelos distribuidos de aprendizaje automático que se escalen en Tensorflow, escale la capacitación de esos modelos. y ofrecen predicciones de alto rendimiento. Convierta los datos en bruto en características de una manera que le permita a ML aprender características importantes de los datos y aportar una visión humana para abordar el problema. Finalmente, aprenda cómo incorporar la combinación correcta de parámetros que produzca modelos precisos y generalizados y el conocimiento de la teoría para resolver tipos específicos de problemas de LD. Experimentará con ML de principio a fin, comenzando por construir una estrategia centrada en ML y progresando hacia la capacitación, optimización y producción de modelos con laboratorios prácticos utilizando Google Cloud Platform.

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