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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¬°Contin√ļa aprendiendo! √önete y comienza a potenciar tu carrera

Conclusiones y cierre

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Recursos

¡Felicidades por haber llegado hasta aquí!

  • Si quieres utilizar Machine Learning para tareas comunes como NLP o traducci√≥n utiliza las API de Machine Learning.
  • Si quieres utilizar modelos generados con anterioridad con tu datos utiliza Cloud Auto ML.
  • Si quieres utilizar una herramienta de an√°lisis masivo de datos c√≥mo BigQuery para generar modelos de regresi√≥n con sentencia SQL utiliza BigQuery ML.
  • Si necesitas algo a la medida utiliza Cloud ML Engine.

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Me gusto mucho el curso, solo una recomendacion para la proxima si se quiere implementar un proyecto desde cero en cualquier frontend, seria bueno crear un template con todo lo que se necesite para empezar la implementacion de la integracion con firebase o cualquier otro servicio de google o cualquier otra plataforma.

Gracias por abrirnos los ojos al potencial de la nube.

Muy buen curso

Gracias

Si necesitamos algo a la medida podemos usar Cloud ML Engine.

Muchas Gracias…