Acerca de este Curso

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Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Nivel principiante

We recommend completing Supervised Learning: Regression and Classification - course 1 of the Machine Learning Specialization.

Aprox. 30 horas para completar
Inglés (English)

Qué aprenderás

  • Build and train a neural network with TensorFlow to perform multi-class classification

  • Apply best practices for machine learning development so that your models generalize to data and tasks in the real world

  • Build and use decision trees and tree ensemble methods, including random forests and boosted trees

Habilidades que obtendrás

  • Artificial Neural Network
  • Xgboost
  • Tensorflow
  • Tree Ensembles
  • Advice for Model Development
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Nivel principiante

We recommend completing Supervised Learning: Regression and Classification - course 1 of the Machine Learning Specialization.

Aprox. 30 horas para completar
Inglés (English)

ofrecido por

Placeholder

deeplearning.ai

Placeholder

Universidad de Stanford

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

8 horas para completar

Neural Networks

8 horas para completar
17 videos (Total 140 minutos)
Semana
2

Semana 2

9 horas para completar

Neural network training

9 horas para completar
12 videos (Total 88 minutos)
Semana
3

Semana 3

7 horas para completar

Advice for applying machine learning

7 horas para completar
17 videos (Total 177 minutos)
Semana
4

Semana 4

6 horas para completar

Decision trees

6 horas para completar
13 videos (Total 98 minutos), 1 lectura, 4 cuestionarios

Reseñas

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Acerca de Programa especializado: Aprendizaje Automático

Aprendizaje Automático

Preguntas Frecuentes

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