Aprendizagem de máquina com especialização da versão em japonês do Google Cloud do TensorFlow

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Aprendizagem de máquina com especialização da versão em japonês do Google Cloud do TensorFlow

Descrição

Sobre essa especialização

Que tipo de aprendizado de máquina é e que tipo de resolução de problemas? Qual é a razão pela qual é importante não omitir essas etapas para converter casos de uso candidatos em formulários que podem ser aprendidos pelo aprendizado de máquina e não omitir essas etapas? Por que as redes neurais estão atraindo atenção agora?

Configure um problema, aprenda a criar uma solução apropriada usando uma descida de inclinação e crie um conjunto de dados. Além disso, o TensorFlow cria modelos de aprendizado de máquina distribuídos escaláveis, expandem o treinamento desses modelos e fazem previsões de alto desempenho. Além disso, os dados brutos convertem dados brutos para que o aprendizado de máquina (ML) aprenda características importantes dos dados e incorpore a análise humana nos problemas. Por fim, você aprenderá como gerar modelos precisos e generalizados e resolver problemas específicos de ML e como combinar parâmetros apropriados. Comece com a construção de uma estratégia intensiva de ML e pratique todo o procedimento de ML, a partir do laboratório de mãos do Google Cloud Platform para treinar, otimizar e operar.

Certificado compartilhável
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Horário flexível
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NÍVEL INTERMEDIÁRIO
Alguma experiência relacionada necessária.
Aproximadamente 6 meses para concluir
Ritmo sugerido de 4 horas/semana
japonês
Legendas: japonês, inglês

Como a especialização funciona
Faça cursos
Uma especialização em Coursera é uma série de cursos que ajuda a dominar uma habilidade. Para começar, se inscrever diretamente na especialização ou revisar seus cursos e escolher o que você gostaria de começar. Quando você se inscrever em um curso que faz parte de Uma especialização, você está automaticamente inscrito na especialização completa. Não há problema em concluir apenas um curso – você pode pausar seu aprendizado ou encerrar sua assinatura a qualquer momento. Visite o painel do aluno para rastrear suas matrículas no curso e seu progresso.
Projeto prático
Toda especialização inclui um projeto prático. Você precisará terminar com sucesso o (s) projeto (s) para concluir a especialização e ganhar seu certificado. Se a especialização incluir um curso separado para o projeto prático, você precisará terminar Cada um dos outro curso antes que você possa iniciá -lo.
Ganhe um certificado
Quando você termina cada curso e completa o projeto prático

Como o Google faz a versão em japonês de aprendizado de máquina
O que é aprendizado de máquina e que tipo de problema você pode resolver? O Google considera o aprendizado de máquina com uma perspectiva única, não apenas nos dados, mas também na lógica. Ao considerar a construção de um pipeline de modelo de aprendizado de máquina, explicaremos por que esse enquadramento é útil para os cientistas de dados.
Lançando na versão japonesa de aprendizado de máquina
Em seguida, explicaremos os cinco estágios de conversão do caso de uso do candidato para que o aprendizado de máquina possa ser usado e examinar a importância de não omitir esse estágio. Por fim, verifique o viés que pode ser amplificado pelo aprendizado de máquina e como reconhecê -lo.

>>> Se você se registrar para este curso especializado, terá concordado com os Termos de Uso da Qwiklabs (https://qwiklabs.com/terms_of_service), conforme descrito em algumas perguntas. <<<< Introdução à versão japonesa do TensorFlow Começando com a história do aprendizado de máquina, aqui estão algumas razões pelas quais as redes neurais estão funcionando bem em vários problemas de ciência de dados. Em seguida, criaremos um professor com um professor e explicaremos como encontrar uma solução apropriada usando o método de descida de inclinação. Isso também inclui a criação de um conjunto de dados que pode ser usado para generalização. Para responder a experimentos, explicarei como criar um conjunto de dados que possa ser usado repetidamente. Recurso da versão japonesa de engenharia Objetivo do curso: Entenda por que o aprendizado profundo está atraindo atenção Use a função de perda e o índice de desempenho para otimizar e avaliar modelos Reduz problemas gerais que tendem a ocorrer no aprendizado de máquina Crie conjuntos de dados para treinamento, avaliação e teste repetidos e escaláveis

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