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Google Cloud Training

O que é aprendizado de máquina e que tipos de problema ele pode resolver? Quais são as cinco fases da conversão de um possível caso de uso de aprendizado de máquina e por que é importante que elas não sejam ignoradas? Por que as redes neurais são tão requisitadas hoje? Como configurar um problema de aprendizado supervisionado, além de encontrar uma solução ótima e generalizável com gradiente descendente e uma boa forma de criar conjuntos de dados? Aprenda a gravar modelos de aprendizado de máquina distribuídos com escalonamento no TensorFlow, faça escalonamento horizontal do treinamento desses modelos e ofereça previsões de alto desempenho. Converta dados brutos em atributos para informar características importantes desses dados ao aprendizado de máquina e ofereça uma percepção humana para dar suporte ao problema. Por fim, aprenda a incorporar a combinação ideal de parâmetros que produz modelos precisos e generalizados, além de conhecer a teoria para resolver tipos específicos de problemas de aprendizado de máquina. Você passará por todas as etapas do aprendizado de máquina, desde a criação de uma estratégia voltada para aprendizado de máquina até o treinamento, a otimização e a produção de modelos em laboratórios práticos com o Google Cloud Platform.

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O que é aprendizado de máquina e que tipos de problema ele pode resolver? Quais são as cinco fases da conversão de um possível caso de uso de aprendizado de máquina e por que é importante que elas não sejam ignoradas? Por que as redes neurais são tão requisitadas hoje? Como configurar um problema de aprendizado supervisionado, além de encontrar uma solução ótima e generalizável com gradiente descendente e uma boa forma de criar conjuntos de dados? Aprenda a gravar modelos de aprendizado de máquina distribuídos com escalonamento no TensorFlow, faça escalonamento horizontal do treinamento desses modelos e ofereça previsões de alto desempenho. Converta dados brutos em atributos para informar características importantes desses dados ao aprendizado de máquina e ofereça uma percepção humana para dar suporte ao problema. Por fim, aprenda a incorporar a combinação ideal de parâmetros que produz modelos precisos e generalizados, além de conhecer a teoria para resolver tipos específicos de problemas de aprendizado de máquina. Você passará por todas as etapas do aprendizado de máquina, desde a criação de uma estratégia voltada para aprendizado de máquina até o treinamento, a otimização e a produção de modelos em laboratórios práticos com o Google Cloud Platform.

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How Google does Machine Learning em Português Brasileiro

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Quais são as práticas recomendadas para implementar o aprendizado de máquina no Google Cloud? O que é Vertex AI e como usar a plataforma para criar, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina do AutoML rapidamente e sem escrever nenhuma linha de código? O que é aprendizado de máquina e que tipos de problemas ele pode resolver?

Launching into Machine Learning em Português Brasileiro

(0 hours)
O curso começa propondo a seguinte discussão: como melhorar a qualidade dos dados e fazer uma análise exploratória deles? Descrevemos o AutoML na Vertex AI e como criar, treinar e implantar um modelo de ML sem escrever nenhuma linha de código.

Intro to TensorFlow em Português Brasileiro

(0 hours)
O objetivo deste curso é aproveitar a flexibilidade e a facilidade de uso do TensorFlow 2.x e do Keras para criar, treinar e implantar modelos de machine learning. Você aprenderá sobre a hierarquia da API TensorFlow 2.x e conhecerá os principais componentes do TensorFlow nos exercícios práticos. Mostraremos como trabalhar com conjuntos de dados e colunas de atributos. Você aprenderá a projetar e criar um pipeline de entrada de dados do TensorFlow 2.x.

Feature Engineering em Português Brasileiro

(0 hours)
Quer saber como melhorar a acurácia dos seus modelos de machine learning? No curso "Feature Engineering", falamos sobre atributos bons e ruins, além de mostrar como fazer o pré-processamento e a transformação deles para otimizar seus modelos.

Art and Science of Machine Learning em Português Brasileiro

Este curso aborda a arte e a ciência do aprendizado de máquina. São seis módulos que tratam de intuição, bom senso e experimentação em ML para ajustar e otimizar modelos. Você aprenderá a generalizar modelos usando técnicas de regularização e conhecerá os efeitos dos hiperparâmetros no desempenho do modelo. Abordaremos também algoritmos comuns de otimização de modelo e mostraremos como especificar um método de otimização no código do TensorFlow.

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