Google Cloud üzerinde TensorFlow ile Machine Learning (İspanyolca)

Makine öğrenimi nedir? Ne tür sorunları çözebilir? Olası bir pratik durumu makine öğrenimi teknolojisinden yararlanabilecek bir kaynağa dönüştürmenin beş aşaması nelerdir? Aşamaları atlamamak neden önemlidir? Yapay sinir ağları neden bu kadar popüler? Denetimli bir öğrenme problemi nasıl ortaya konur ve gradyan inişi ile veri kümeleri oluşturmanın düşünceli bir yolu kullanılarak nasıl iyi, genelleştirilebilir bir çözüm bulunur? Tensorflow'da ölçeklenen ve yüksek performanslı tahminler sunan dağıtık makine öğrenimi modelleri yazmayı öğrenin. Ham verileri, yapay zekanın verilerin önemli özelliklerini öğrenmesini sağlayacak ve sorunları çözmek için insan algısını katacak şekilde özelliklere dönüştürün. Son olarak, genelleştirilmiş ve doğru modeller geliştiren doğru parametre kombinasyonunu nasıl dahil edeceğinizi öğrenin ve belirli makine öğrenimi sorunlarını çözmek için teoriyi kavrayın. Makine öğrenimi odaklı bir strateji oluşturmaktan başlayarak modellerin eğitimi, optimizasyonu ve üretimine kadar uçtan uca makine öğrenimini deneyimleyeceksiniz.