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Programa del Curso
Introducción
Descripción general de AutoML Características y arquitectura
- Google del ecosistema de ML
- Línea de productos AutoML
Trabajar con el ecosistema de Google Machine Learning
- Aplicaciones para AutoML productos
- Desafíos y limitaciones
Evaluación de contenido mediante AutoML lenguaje natural
- Preparación de conjuntos de datos
- Creación e implementación de modelos
- Formación de textos y documentos (clasificación, extracción, análisis)
Clasificación de imágenes con AutoML Vision
- Etiquetado de imágenes
- Entrenamiento y evaluación de modelos
- AutoML Filo de visión
Creación de modelos de traducción mediante AutoML Traducción
- Preparación de conjuntos de datos (idioma de origen y de destino)
- Creación y gestión de modelos
- Modelos de prueba
Realización de predicciones a partir de modelos entrenados
- Análisis de documentos
- Predicción de imágenes
- Traducción de contenido
Explorando otros AutoML productos
- AutoML Tablas para datos estructurados
- AutoML Video Intelligence para vídeos
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Conocimientos básicos de analítica de datos
- Familiaridad con el aprendizaje automático
Audiencia
- Científicos de datos
- Analistas de datos
- Desarrolladores
7 horas
Testimonios (1)
Respuestas con soluciones y uso práctico.
Agnieszka - AIRBUS HELICOPTERS POLSKA SP. Z O.O.
Curso - Google AdWords: Beginner to Advanced
Traducción Automática
