Bienvenida e Introduccion

1

Qué aprenderás sobre análisis predictivo

2

Introducción a Cloud Machine Learning

3

¬ŅPor qu√© correr cargas de Machine Learning en la nube?

Machine Learning genérico

4

Cinco increíbles APIs para diferentes usos de Machine Learning

5

Entendiendo las APIs de Machine Learning

6

Caso de Estudio: APIs de Machine Learning

7

Configurando el proyecto

8

Guardando im√°genes en Cloud Storage

9

Guardar datos en Firebase

10

Generando comentarios en tu proyecto

11

Usando Cloud Vision para analizar imagenes

12

Usando el NLP API para analizar sentimiento

13

Analizando la respuesta del NLP en API

14

Deploy a Firebase

Machine Learning con tus datos

15

Introducción y caso de estudio: AutoML

16

Preparando datos para AutoML

17

Entrenar y predicir con tu modelo

18

Evaluando tu modelo

19

Consejos para el entrenamiento

Machine Learning para An√°lisis de Datos

20

¬ŅQu√© es BigQuery Machine Learning?

21

Introducción a la consola de BigQuery Machine Learning

22

Crear y predecir con BigQuery Machine Learning

Machine Learning a la medida

23

¬ŅQu√© es Cloud Machine Learning Engine?

24

Entrenando un modelo con Cloud Machine Learning Engine

25

Sirviendo un modelo con Cloud Machine Learning Engine

Finalizando el curso

26

Conclusiones y cierre

Bonus meme: Machine Learning en la frontera

27

Introducción a Machine Learning en la frontera (TF.js y edge tpu, kubeflow)

28

¬ŅC√≥mo se usa Machine Learning para predecir datos?

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Deploy a Firebase

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Recursos

Aportes 5

Preguntas 1

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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.

Ups, ni tomando pantallazos sería claro para quien no tiene bases de código.

  • Existe la opci√≥n de agregar un dominio personalizado.
  • Es muy f√°cil la configuraci√≥n.
  • Con firebase obtenemos base de datos, Storage, Hosting de la SPA.

Por que no es recomendable aceder api desde el frontend ?

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