Machine Learning in the Enterprise - Español

Overview

"En este curso, se aplica un enfoque real en el flujo de trabajo del AA a través de un caso de éxito. Un equipo de AA trabaja con varios requisitos empresariales y casos de uso de AA. El equipo debe comprender las herramientas necesarias para la administración de los datos y considerar el mejor enfoque para su procesamiento previo. Al equipo se le presentan tres opciones con las que puede crear modelos de AA para dos casos de uso. En el curso, se explica por qué el equipo usará AutoML, BigQuery ML o entrenamiento personalizado para lograr sus objetivos."

Syllabus

Introducción

En este módulo, se brinda una descripción general del curso y sus objetivos.

Comprensión del flujo de trabajo del AA empresarial

En este módulo se abordan el flujo de trabajo del AA empresarial y el propósito de cada paso.

Datos en la empresa

En este módulo, se revisan las herramientas de administración de datos empresariales de Google: Feature Store, Data Catalog, Dataplex y Analytics Hub.

La ciencia del aprendizaje automático y el entrenamiento personalizado

En este módulo, se analizan el arte y la ciencia del aprendizaje automático y las redes neuronales. También hablaremos sobre cómo entrenar modelos de AA personalizados con Vertex AI.

Ajuste de hiperparámetros con Vertex Vizier

En este módulo, veremos cómo ajustar los hiperparámetros con Vertex AI Vizier.

Predicción y supervisión de modelos con Vertex AI

En este módulo, se abordará la predicción y la supervisión de modelos de Vertex AI. Primero, analizaremos las predicciones por lotes y en línea a través de contenedores precompilados y personalizados. Luego, revisaremos la supervisión de modelos, que es un servicio para administrar el rendimiento de los modelos de AA.