Programa del Curso

Introducción

Descripción general de AutoML Características y arquitectura

  • Google del ecosistema de ML
  • Línea de productos AutoML

Trabajar con el ecosistema de Google Machine Learning

  • Aplicaciones para AutoML productos
  • Desafíos y limitaciones

Evaluación de contenido mediante AutoML lenguaje natural

  • Preparación de conjuntos de datos
  • Creación e implementación de modelos
  • Formación de textos y documentos (clasificación, extracción, análisis)

Clasificación de imágenes con AutoML Vision

  • Etiquetado de imágenes
  • Entrenamiento y evaluación de modelos
  • AutoML Filo de visión

Creación de modelos de traducción mediante AutoML Traducción

  • Preparación de conjuntos de datos (idioma de origen y de destino)
  • Creación y gestión de modelos
  • Modelos de prueba

Realización de predicciones a partir de modelos entrenados

  • Análisis de documentos
  • Predicción de imágenes
  • Traducción de contenido

Explorando otros AutoML productos

  • AutoML Tablas para datos estructurados
  • AutoML Video Intelligence para vídeos

Solución de problemas

Resumen y conclusión

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de analítica de datos
  • Familiaridad con el aprendizaje automático

Audiencia

  • Científicos de datos
  • Analistas de datos
  • Desarrolladores
  7 horas
 

Número de participantes


Comienza

Termina


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.

Testimonios (1)

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