Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

43%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

44%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

29%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio
Aprox. 6 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Francés (French), Portugués (de Brasil), Alemán (German), Inglés (English), Español (Spanish), Japonés...

Habilidades que obtendrás

TensorflowBigqueryMachine LearningData Cleansing

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Inglés (English)
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Instructor

ofrecido por

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Google Cloud

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up92%(2,840 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

9 minutos para completar

Introduction

9 minutos para completar
2 videos (Total 9 minutos)
2 videos
Intro to Qwiklabs5m
1 hora para completar

Practical ML

1 hora para completar
10 videos (Total 62 minutos)
10 videos
Supervised Learning5m
Regression and Classification11m
Short History of ML: Linear Regression7m
Short History of ML: Perceptron5m
Short History of ML: Neural Networks7m
Short History of ML: Decision Trees5m
Short History of ML: Kernel Methods4m
Short History of ML: Random Forests4m
Short History of ML: Modern Neural Networks8m
1 ejercicio de práctica
Module Quiz6m
1 hora para completar

Optimization

1 hora para completar
13 videos (Total 60 minutos)
13 videos
Defining ML Models4m
Introducing the Natality Dataset6m
Introducing Loss Functions6m
Gradient Descent5m
Troubleshooting a Loss Curve2m
ML Model Pitfalls6m
Lab: Introducing the TensorFlow Playground6m
Lab: TensorFlow Playground - Advanced3m
Lab: Practicing with Neural Networks6m
Loss Curve Troubleshooting1m
Performance Metrics3m
Confusion Matrix5m
1 ejercicio de práctica
Module Quiz6m
3 horas para completar

Generalization and Sampling

3 horas para completar
9 videos (Total 64 minutos)
9 videos
Generalization and ML Models6m
When to Stop Model Training5m
Creating Repeatable Samples in BigQuery6m
Demo: Splitting Datasets in BigQuery8m
Lab Introduction1m
Lab Solution Walkthrough9m
Lab Introduction2m
Lab Solution Walkthrough23m
1 ejercicio de práctica
Module Quiz12m
3 minutos para completar

Summary

3 minutos para completar
1 video (Total 3 minutos)
1 video

Revisiones

Principales revisiones sobre LAUNCHING INTO MACHINE LEARNING

Ver todos los comentarios

Acerca de Programa especializado: 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

Preguntas Frecuentes

  • Sí, puedes acceder a una vista preliminar del primer video y ver el programa antes de inscribirte. Debes comprar el curso para acceder a contenido que no está incluido en la vista preliminar

  • Si decides inscribirte en el curso antes de la fecha de inicio de la sesión, tendrás acceso a todos los videos y las lecturas de la lección para el curso. Podrás enviar tareas en cuanto comience la sesión.

  • Una vez que te inscribes y comienza la sesión, tendrás acceso a todos los videos y otros recursos, incluidos artículos de lectura y el foro de debate del curso. Podrás ver y enviar tareas de práctica y completar tareas con calificación obligatorias para obtener un título y un Certificado de curso

  • Si completas el curso de manera correcta, tu Certificado de curso electrónico se agregará a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado de curso o agregarlo a tu perfil de LinkedIn

  • Este curso es uno de los pocos que se ofrecen en Coursera que está actualmente disponible solo para estudiantes que pagaron o que recibieron ayuda económica, si está disponible.

  • Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.

  • Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.

  • Este Curso no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del curso para obtener crédito. Consulta con tu institución para obtener más información. Los Títulos en línea y los Certificados Mastertrack™ de Coursera brindan la oportunidad de obtener créditos universitarios.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.