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Class Central Tips

¿Cuáles son las prácticas recomendadas para implementar el aprendizaje automático en Google Cloud? ¿Qué es Vertex AI y cómo se puede utilizar la plataforma para crear, entrenar e implementar rápidamente modelos de aprendizaje automático de AutoML sin escribir una sola línea de código? ¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Qué tipos de problemas puede solucionar? Google considera que el aprendizaje automático es diferente: se trata de proporcionar una plataforma unificada para conjuntos de datos administrados, un almacén de atributos, una forma de crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático sin escribir una sola línea de código, así como proporcionar la capacidad de etiquetar datos y crear notebooks de Workbench utilizando frameworks como TensorFlow, SciKit-learn, Pytorch, R y otros. Vertex AI Platform también ofrece la posibilidad de entrenar modelos personalizados, crear canalizaciones de componentes y realizar predicciones en línea y por lotes. Además, analizamos las cinco fases para convertir un posible caso de uso en un recurso que pueda aprovechar la tecnología del aprendizaje automático y estudiamos por qué es importante no saltarse estas fases. Finalizamos con un reconocimiento de los sesgos que el aprendizaje automático puede amplificar y cómo reconocerlos.

Syllabus

Module 0: Introducción al curso y a la serie

Este módulo es una introducción a la serie del curso y a los expertos de Google que lo impartirán.

Module 1: Qué significa centrarse en la IA

En este módulo, se aborda la creación de una estrategia de datos en torno al aprendizaje automático.

Module 2: Cómo trabaja Google con el aprendizaje automático

En este módulo, se comparten los conocimientos organizacionales que Google ha adquirido a lo largo de los años.

Module 3: Desarrollo del aprendizaje automático con Vertex AI

Todo aprendizaje automático comienza con algún tipo de objetivo, ya sea un caso de uso empresarial o académico, o un propósito que se intenta lograr. En este módulo, se revisa el proceso para determinar si el modelo está listo para producción, luego de la fase de “prueba de concepto” o “experimentación”.

Module 4: Desarrollo del aprendizaje automático con Notebooks de Vertex

En este módulo, se exploran los notebooks administrados y los notebooks administrados por el usuario para el desarrollo del aprendizaje automático en Vertex AI.

Module 5: Prácticas recomendadas para implementar el aprendizaje automático en Vertex AI

En este módulo, se revisan las prácticas recomendadas para una serie de procesos de aprendizaje automático en Vertex AI.

Module 6: Desarrollo con IA responsable

En este módulo, se analiza por qué los sistemas de aprendizaje automático no son exactos de forma predeterminada, y algunos de los aspectos que hay que tener en cuenta a la hora de infundir el AA en los productos.