Cursos básicos
Estos cursos abarcan los conceptos básicos del aprendizaje automático y los conceptos básicos.
Te recomendamos que los tomes en el siguiente orden.
Curso intensivo de aprendizaje automático
Un curso práctico para explorar los conceptos básicos del aprendizaje automático.
Nueva
Enmarcado de problemas
Un curso para ayudarte a mapear problemas del mundo real a las soluciones de aprendizaje automático.
Preparación de datos e ingeniería de atributos
Una introducción a la preparación de tus datos para los flujos de trabajo del AA.
Pruebas y depuración
Estrategias para probar y depurar modelos y canalizaciones de aprendizaje automático.
Explora cursos avanzados
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.
Sistemas de recomendación
Los sistemas de recomendaciones generan sugerencias personalizadas.
Agrupación en clústeres
El agrupamiento en clústeres es una estrategia clave de aprendizaje automático no supervisado para asociar elementos relacionados.
Redes generativas adversarias
Las GAN crean instancias de datos nuevas que se asemejan a tus datos de entrenamiento.
Clasificación de imágenes
¿Es una foto de un gato o un perro?
Equidad en la API de Perspective
Experiencia práctica para depurar problemas de equidad.
Guías
Nuestras guías ofrecen explicaciones paso a paso para resolver problemas comunes de aprendizaje automático mediante prácticas recomendadas.
Reglas del AA
Sigue las prácticas recomendadas de aprendizaje automático que se usan en Google para convertirte en un mejor ingeniero de aprendizaje automático.
People + AI Guidebook
Esta guía ayuda a los UX, los PM y los desarrolladores a trabajar de forma colaborativa mediante temas y preguntas de diseño de IA.
Clasificación de texto
En esta guía integral, se proporciona una explicación para resolver problemas de clasificación de texto mediante el aprendizaje automático.
Buen análisis de datos
En esta guía, se describen los trucos que un analista experto en datos usa para evaluar grandes conjuntos de datos en problemas de aprendizaje automático.
Guía de ajuste de aprendizaje profundo
En esta guía, se explica una forma científica de optimizar el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo.
Glosarios
Los glosarios definen los términos de aprendizaje automático.
