Me gustaría llegar a ser un cientifico de datos
Bienvenida e Introduccion
Qué aprenderás sobre análisis predictivo
Introducción a Cloud Machine Learning
¿Por qué correr cargas de Machine Learning en la nube?
Machine Learning genérico
Cinco increíbles APIs para diferentes usos de Machine Learning
Entendiendo las APIs de Machine Learning
Caso de Estudio: APIs de Machine Learning
Configurando el proyecto
Guardando imágenes en Cloud Storage
Guardar datos en Firebase
Generando comentarios en tu proyecto
Usando Cloud Vision para analizar imagenes
Usando el NLP API para analizar sentimiento
Analizando la respuesta del NLP en API
Deploy a Firebase
Machine Learning con tus datos
Introducción y caso de estudio: AutoML
Preparando datos para AutoML
Entrenar y predicir con tu modelo
Evaluando tu modelo
Consejos para el entrenamiento
Machine Learning para Análisis de Datos
¿Qué es BigQuery Machine Learning?
Introducción a la consola de BigQuery Machine Learning
Crear y predecir con BigQuery Machine Learning
Machine Learning a la medida
¿Qué es Cloud Machine Learning Engine?
Entrenando un modelo con Cloud Machine Learning Engine
Sirviendo un modelo con Cloud Machine Learning Engine
Finalizando el curso
Conclusiones y cierre
Bonus meme: Machine Learning en la frontera
Introducción a Machine Learning en la frontera (TF.js y edge tpu, kubeflow)
¿Cómo se usa Machine Learning para predecir datos?
Introducción a Cloud Machine Learning
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Transcripción
Cloud ML es la serie de servicios de la nube de Google que te permite trabajar con Machine Learning. Al utilizarlo puedes usar la misma tecnología detrás de Google Photos, Translate, Gmail, Assistant y muchos más.
Machine Learning se puede resumir en tres pasos:
- Obtención de información
- Algoritmo
- Generación de conocimiento.
Pasos de un Modelo:
- Recaudación de datos
- Entrenamiento
- Evaluación
- Predicción
La finalidad de todo esto es generar una reducción en la pérdida del algoritmo para que este sea más preciso o pueda lograr su objetivo de la mejor manera.
Aportes 11
Preguntas 3
Ordenar por:
Podremos predecir el precio del BTC con este curso ?
Parece que esto se va a tornar difícil
Por qué? Por que la nube nos brinda poder de computo a un precio muy accesible.
- Ante se usaban reglas de negocios. Hoy se hace trayendo los datos a un algoritmo que se entrena y aprende de ellos y nos permite cubrir mas casos y obtener mejores resultados.
- Recaudación de datos, entrenamiento y evaluación son pasos que se hacen de forma cíclica.
- Debemos tener mejor calidad de datos o encontrar características más relevantes que nos permita tener un mejor resultado o predicción.
Muy interesante
Me perdí que tiene que ver el dialogflow, no es para chatboot?
No me gusto cuando dijo que ML es difícil.
Muy buena introducción al tema.
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