Temario del curso
Introducción
Descripción general de las funciones y arquitectura de AutoML
- Ecosistema de ML de Google
- Línea de productos de AutoML
Trabajando con el ecosistema de aprendizaje automático de Google
- Aplicaciones de los productos de AutoML
- Desafíos y limitaciones
Evaluación de contenido mediante AutoML Natural Language
- Preparación de conjuntos de datos
- Creación e implementación de modelos
- Entrenamiento de texto y documentos (clasificación, extracción, análisis)
Clasificación de imágenes con AutoML Vision
- Etiquetado de imágenes
- Entrenamiento y evaluación de modelos
- AutoML Vision Edge
Creación de modelos de traducción con AutoML Translation
- Preparación de conjuntos de datos (idioma de origen y de destino)
- Creación y gestión de modelos
- Prueba de modelos
Realización de predicciones a partir de modelos entrenados
- Análisis de documentos
- Predicción de imágenes
- Traducción de contenido
Exploración de otros productos de AutoML
- AutoML Tables para datos estructurados
- AutoML Video Intelligence para videos
Resolución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Conocimientos básicos de análisis de datos
- Familiaridad con el aprendizaje automático
Público objetivo
- Científicos de datos
- Analistas de datos
- Desarrolladores
Testimonios (3)
El último día, que trata sobre el tema de Aprendizaje Automático
John Erick Baltazar - Globe Telecom
Curso - Google BigQuery
Traducción Automática
Fue un curso de formación realmente bueno, bien preparado y explicado por el instructor con una gran experiencia práctica en GCP.
Mircea
Curso - Google Cloud Platform Basics and Management
Traducción Automática
Respuestas con soluciones y uso práctico.
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Curso - Google AdWords: Beginner to Advanced
Traducción Automática
