Buenos dias, el curso hasta acá, me parece muy interesante, pero esta un poco mas orientado a conocer en si las herramientas de GCP, creo que se le debería dedicar un curso para cada Herramienta, en mi caso necesitaría un Curso Exclusivo para Google Big Query, Dataproc y Dataflow, después el docente explica muy bien.
Manejo de Big Data
Big Data y Machine Learning en Google Cloud Platform
Google Cloud y Big Data: Historia, Servicios y Aplicaciones Prácticas
Google Cloud Platform para Big Data: Arquitectura y Seguridad
Exploración de Servicios Big Data e IA en Google Cloud
Procesamiento de Datos con Cloud Dataflow en Google Cloud
Características y Funcionalidades de BigQuery
Integración de BigQuery con Data Studio: Creación de Dashboards
Funcionamiento de PubSub en Google Cloud y su Integración con Dataflow
Integración de PubSub, Dataflow y BigQuery en Google Cloud
Herramientas de inteligencia artificial
Aplicación de Machine Learning en Industrias y Estrategias de Adopción
Roles en Vertex AI y su integración con Google Cloud
Flujo de Trabajo en Vertex AI: Integración y Despliegue de Modelos
Entrenamiento de Modelos de Visión con Google Cloud
Machine Learning APIs: Análisis Predictivo y Prescriptivo
Creación de Modelos Predictivos con AutoML en Google Cloud
Conclusiones del Curso de Big Data e Inteligencia Artificial
Proyecto: Clon de Google Photos (Parte 4 de 4)
Clonación de Infraestructura con Vision API y Base de Datos
Despliegue de Funciones en GCP con Vision API y Firestore
Implementación de Firestore y Vision API en Aplicaciones Cloud
Machine Learning APIs: Análisis Predictivo y Prescriptivo
14/19Recursos
Transcripción
¿Qué es el Machine Learning y cómo puede beneficiarnos?
El Machine Learning y las APIs de inteligencia artificial han transformado la manera en que abordamos el análisis de datos. Desde la inteligencia de negocio tradicional hasta soluciones avanzadas de AI, estos sistemas permiten desarrollar análisis complejos y personalizados. Google Cloud, un líder en este campo, ofrece modelos y servicios de alta calidad que destacan por su sofisticación e innovación. ¿Te intriga cómo estos sistemas pueden ayudarte a mejorar tus procesos de análisis de datos?
¿Cuáles son las ventajas de las APIs de inteligencia artificial de Google Cloud?
Las APIs de Google Cloud son reconocidas por su calidad, facilidad de personalización e implementación, y su modelo flexible de pago por uso. Estas características hacen que sean ideales para aplicaciones de machine learning y AI, permitiendo a empresas de cualquier tamaño y sector aprovechar tecnologías punteras sin la necesidad de una inversión inicial significativa.
- Modelos de calidad: Google desarrolla sus APIs con un enfoque en la excelencia técnica y la innovación.
- Personalización: Las herramientas permiten adaptar y modificar funcionalidades según las necesidades específicas del usuario.
- Pago por uso: Este modelo comercial eficaz permite a las organizaciones controlar sus costos, pagando solo por lo que realmente utilizan.
¿Qué podemos lograr con las APIs de visión y lenguaje natural?
Entre las APIs más destacadas de Google, encontramos las de visión y lenguaje natural, cada una dirigida a solucionar retos específicos en sus ámbitos respectivos.
APIs de visión
- AutoML Vision: Facilita la creación y entrenamiento de modelos personalizados, utilizando una interfaz gráfica amigable.
- Procesamiento de imágenes y videos: Ideal para la captura y análisis avanzados de multimedia.
APIs de lenguaje natural
- Traducción automática: Fomenta la comunicación global al traducir eficazmente entre múltiples idiomas.
- AutoML Translation: Personaliza los modelos de traducción a necesidades específicas.
- Análisis de texto: Identifica intenciones y sentimientos en los textos, útil para mejorar la interacción con el cliente.
¿Cómo influyen las APIs en los asistentes virtuales y la conversión de voz a texto?
Las tecnologías de AI han permitido el desarrollo de asistentes virtuales que pueden comunicarse en múltiples idiomas, interactuar con clientes de manera eficiente y ofrecer soluciones rápidas a cuestiones comunes. Google ofrece varias herramientas en este ámbito:
- Speech-to-Text API: Transcribe audio en texto con alta precisión.
- Text-to-Speech API: Convierte texto en audio, mejorando la experiencia de usuario al ofrecer interacciones más humanas.
¿Qué importancia tiene el AutoML en la gestión de datos estructurados y no estructurados?
Google Cloud no solo destaca en multimedia, sino también en la gestión de datos:
Datos estructurados
- AutoML Tables: Permite la creación de modelos a partir de datos estructurados para generar predicciones precisas.
- Recommendation AI: Ofrece recomendaciones comerciales basadas en comportamientos históricos de los clientes.
Datos no estructurados
- Análisis de imágenes: Crucial para la inspección de envíos o clasificación de contenido visual.
- Análisis de texto: Procesa grandes volúmenes de texto para extraer intenciones, emociones y clasificaciones.
¿Cuál es el ciclo de vida de un modelo de Machine Learning?
Para implementar eficazmente un modelo de Machine Learning, es crucial seguir un ciclo de vida estructurado que asegure su éxito y relevancia a lo largo del tiempo:
- Definir el caso de uso: Identificar problemas que el machine learning puede resolver.
- Explorar los datos: Realizar un análisis descriptivo para entender las características y limpieza de los datos.
- Seleccionar el algoritmo: Elegir herramientas apropiadas según el tipo de problema (clasificación, forecasting, etc.).
- Crear un pipeline de datos: Desarrollar flujos de trabajo efectivos para la entrada de datos y generación de características.
- Construir el modelo: Desarrollar modelos que se ajusten a los datos.
- Optimizar y validar resultados: Iterar para conseguir la mejor solución posible.
- Desplegar el modelo: Asegurarse de que los modelos estén fácilmente disponibles para los entornos de producción.
La clave de estos procesos es iterar continuamente para ajustar y mejorar el modelo conforme cambian los datos o las necesidades del negocio.
Este enfoque metódico combinado con el robusto ecosistema de Google garantiza que los modelos de machine learning no solo sean eficientes, sino que también se adapten a los cambios del mercado y los avances tecnológicos. Si estás comenzando en el mundo del machine learning, recuerda que una combinación de buen conocimiento del problema de negocio, datos de calidad y una potente infraestructura como Google Cloud, son los ingredientes para el éxito. ¡Explora, aprende y sigue innovando!
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Preguntas 0
Ordenar por:
Aplicaciones de IA fáciles de desplegar
+Modelos y servicios de la mas alta calidad
+Fácil personalización e implementación
+Valor comercial comprobado
Aplicaciones de IA fáciles de desplegar
-Vison
-Lenguaje
-Conversación
-Datos estructurados
Vertex IA te permite manejar todos esos casos de uso anteriores
buenisimo lo malo es que deberia ser mas largo el curso uno donde sean la parte teorica con mas tiempo otro donde muestre la practica
Aplicaciones de IA fáciles de desplegar:
Debido a la poca dicción es confuso entender si dice datos estructurados o datos NO estructurados.
# Resumiendo
### Cloud AutoML:
* **AutoML Vision:** Permite entrenar modelos de visión artificial personalizados para tareas como detección de objetos, clasificación de imágenes, reconocimiento facial, entre otros.
* **AutoML Natural Language:** Facilita la creación de modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para análisis de sentimientos, extracción de entidades, clasificación de texto, etc.
* **AutoML Translation:** Permite entrenar modelos de traducción automática para traducir texto entre idiomas de manera personalizada y precisa.
* **AutoML Tables:** Ofrece capacidades para crear modelos de aprendizaje automático personalizados para análisis de tablas y predicción de datos estructurados.
### 2. Vision AI:
* **Vision API:** Proporciona API preentrenadas para análisis de imágenes, incluyendo detección de objetos, etiquetado de contenido, reconocimiento de texto en imágenes, entre otros.
* **Video AI:** Permite analizar y extraer información útil de videos, como detección de objetos en movimiento, seguimiento de objetos, análisis de escenas, etc.
### 3. Natural Language AI:
* **Natural Language API:** Ofrece capacidades de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para análisis de sentimientos, análisis de entidades, extracción de entidades, clasificación de texto, entre otros.
* **Document AI:** Permite extraer información estructurada y semiestructurada de documentos como facturas, contratos, formularios, etc., utilizando técnicas de procesamiento de documentos.
### 4. Speech AI:
* **Speech-to-Text API:** Convierte audio en texto de manera precisa y rápida, con soporte para varios idiomas y dialectos.
* **Text-to-Speech API:** Transforma texto en voz natural y realista para generar audio con calidad de conversación humana.
### 5. Video AI:
* **Video Intelligence API:** Proporciona capacidades de análisis de video, incluyendo etiquetado de contenido, detección de escenas, detección de objetos, reconocimiento de acciones, entre otros.
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