Cursos básicos

Estos cursos abarcan los conceptos básicos del aprendizaje automático y los conceptos básicos.

Te recomendamos que los tomes en el siguiente orden.

Novedad
Una breve introducción al aprendizaje automático
Un curso práctico para explorar los aspectos fundamentales del aprendizaje automático.
Novedad
Un curso para ayudarte a mapear problemas del mundo real a soluciones de aprendizaje automático.
Una introducción a la preparación de tus datos para los flujos de trabajo de AA.
Estrategias para probar y depurar modelos y canalizaciones de aprendizaje automático.
Realiza más cursos de AA para mejorar tus conocimientos y habilidades.

Cursos avanzados

En los cursos avanzados, se enseñan herramientas y técnicas para resolver diversos problemas de aprendizaje automático.

Los cursos están estructurados de forma independiente. Tómalos según el interés o el dominio del problema.

Novedad
Los bosques de decisión son una alternativa a las redes neuronales.
Los sistemas de recomendación generan sugerencias personalizadas.
El agrupamiento en clústeres es una estrategia clave de aprendizaje automático no supervisado para asociar elementos relacionados.
Es una introducción a las técnicas de aprendizaje por refuerzo.
Las GAN crean instancias de datos nuevas que se asemejan a los datos de entrenamiento.
¿Es una foto de un gato o es un perro?
Práctica práctica para depurar problemas de equidad.
Usar árboles de decisiones para diferenciar los videos de alta calidad de los de baja calidad
Usar aprendizaje no supervisado y semisupervisado para identificar apps similares

Guías

Nuestras guías ofrecen explicaciones simples y paso a paso para resolver problemas comunes de aprendizaje automático mediante el uso de prácticas recomendadas.
Sigue estas prácticas recomendadas sobre aprendizaje automático que se usan en Google para convertirte en un mejor ingeniero de aprendizaje automático.
Esta guía ayuda a los desarrolladores de UX, gerentes de proyectos y desarrolladores a trabajar de forma colaborativa con temas y preguntas sobre el diseño de IA.
En esta guía integral, se proporciona una explicación para resolver problemas de clasificación de texto mediante el aprendizaje automático.
En esta guía, se describen los trucos que utiliza un analista de datos experto para evaluar enormes conjuntos de datos en problemas de aprendizaje automático.
En esta guía, se explica una forma científica de optimizar el entrenamiento de los modelos de aprendizaje profundo.

Glosarios

Los glosarios definen términos de aprendizaje automático.
Novedad
Términos y definiciones fundamentales del AA.
Novedad
Términos y definiciones clave del bosque de decisión.
Novedad
Agrupar términos y definiciones clave en clústeres
Glosario completo que contiene todas las definiciones.