Launching into Machine Learning en Español

Introducción al curso que ofrece una visión general del contenido y los objetivos del curso.

Este módulo se centra en mejorar la calidad de los datos y realizar análisis exploratorios de datos, abarcando múltiples temas como la visualización de datos, labores prácticas con Python y BigQuery, y la creación de conjuntos de datos repetibles y escalables.

Este módulo explora el aprendizaje supervisado, la regresión lineal, y ofrece un laboratorio introductorio que permite a los participantes adentrarse en este campo.

Los participantes aprenderán a entrenar modelos de AutoML con Vertex AI, comprenderán el aprendizaje automático automatizado, y evaluarán modelos de AutoML, con la opción de realizar laboratorios prácticos.

En este módulo, los participantes obtendrán conocimientos sobre el uso de BigQuery ML para entrenar modelos de AA, ajustar hiperparámetros, y compilar e implementar sistemas de recomendación, además de realizar laboratorios prácticos.

Este módulo se enfoca en la optimización de modelos de AA, abordando temas como las funciones de pérdida, el descenso de gradientes, y las métricas de rendimiento, con la opción de realizar laboratorios prácticos.

Los participantes explorarán la generalización y los modelos de AA, comprenderán cuándo detener el entrenamiento de modelos, y aprenderán a crear muestras repetibles en BigQuery, con recursos adicionales y cuestionarios.

Este módulo ofrece un resumen del curso y sus enseñanzas, proporcionando una visión general de los conceptos clave abordados a lo largo del curso.