Recomendación:
- No consumir las API directamente desde el frontend.
- Podemos usar un cloud function, con un service account (Iam)
- Tener en cuenta la seguridad y el rendimiento.
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?
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Aportes 5
Preguntas 1
Recomendación:
Ups, ni tomando pantallazos sería claro para quien no tiene bases de código.
Por que no es recomendable aceder api desde el frontend ?
Da error en la web, al intentar subir un archivo
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