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Sarvesh Sarvesh

Miembro desde 2024

Liga de Diamantes

64920 puntos
Implementa Cloud Load Balancing para Compute Engine Earned ene 10, 2025 EST
Conceptos básicos de Google Cloud Compute Earned dic 31, 2024 EST
Supervisa y administra recursos de Google Cloud Earned dic 31, 2024 EST
Monitoring en Google Cloud Earned dic 31, 2024 EST
Analiza opiniones con la API de Natural Language Earned dic 30, 2024 EST
Crea un data lake seguro en Cloud Storage Earned dic 30, 2024 EST
Protege los datos de BigLake Earned dic 30, 2024 EST
Implementar soluciones de almacenamiento en la nube y protección de datos Earned dic 30, 2024 EST
Implementar flujos de trabajo de automatización y mensajería basada en eventos Earned dic 30, 2024 EST
Configure your Workplace: Google Workspace for IT Admins Earned dic 30, 2024 EST
Implementar flujos de trabajo de colaboración y productividad en la nube Earned dic 29, 2024 EST
Usa funciones, fórmulas y gráficos en Hojas de cálculo de Google Earned dic 29, 2024 EST
Analiza el habla y el lenguaje con las APIs de Google Earned dic 28, 2024 EST
Realiza análisis de datos predictivos en BigQuery Earned dic 28, 2024 EST
Clasifica imágenes con TensorFlow en Google Cloud Earned dic 28, 2024 EST
Ingeniería de datos para crear modelos predictivos con BigQuery ML Earned dic 27, 2024 EST
Exploring Vertex AI Search for Retail Earned dic 27, 2024 EST
Develop Advanced Enterprise Search and Conversation Applications Earned dic 27, 2024 EST
Build deterministic Virtual Agent enhanced with data stores Earned dic 26, 2024 EST
Crea canalizaciones de datos de transmisión en Google Cloud Earned nov 9, 2024 EST
Build and Deploy a Generative AI solution using a RAG framework Earned nov 6, 2024 EST
Introducción a la generación de imágenes Earned nov 2, 2024 EDT
Introducción a Vertex AI Studio Earned nov 2, 2024 EDT
Generative AI Fundamentals Earned nov 2, 2024 EDT
Text Prompt Engineering Techniques Earned nov 2, 2024 EDT
IA responsable: Aplica los principios de la IA con Google Cloud Earned nov 1, 2024 EDT
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps Earned nov 1, 2024 EDT
Creación de modelos de generación de subtítulos de imágenes Earned oct 29, 2024 EDT
Modelos de transformadores y modelo BERT Earned oct 29, 2024 EDT
Arquitectura de codificador-decodificador Earned oct 29, 2024 EDT
Introducción a la IA responsable Earned oct 29, 2024 EDT
Mecanismo de atención Earned oct 29, 2024 EDT
Crea un almacén de datos con BigQuery Earned oct 8, 2024 EDT
Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud Earned oct 1, 2024 EDT
Sistemas de aprendizaje automático de producción Earned sep 6, 2024 EDT
Crea e implementa soluciones de aprendizaje automático en Vertex AI Earned sep 1, 2024 EDT
Crea modelos de AA con BigQuery ML Earned ago 28, 2024 EDT
Transform and Clean your Data with Dataprep by Alteryx on Google Cloud Earned ago 27, 2024 EDT
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning Earned ago 26, 2024 EDT
Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud Earned ago 25, 2024 EDT
Aprendizaje automático en empresas Earned ago 23, 2024 EDT
Ingeniería de atributos Earned ago 19, 2024 EDT
Crea, entrena e implementa modelos de AA con Keras en Google Cloud Earned ago 11, 2024 EDT
Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud Earned ago 10, 2024 EDT
Preparación para el proceso de certificación Professional Data Engineer Earned ago 1, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - Español Earned ago 1, 2024 EDT
Introducción a la IA y el aprendizaje automático en Google Cloud Earned jul 20, 2024 EDT

Completa la insignia de habilidad introductoria Implementa Cloud Load Balancing para Compute Engine y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: crear y, luego, implementar máquinas virtuales en Compute Engine, y configurar balanceadores de cargas de red y de aplicaciones.

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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Conceptos básicos de Google Cloud Compute, en la que aprenderás a trabajar con máquinas virtuales (VMs), discos persistentes y servidores web con Compute Engine.

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Completa la insignia de habilidad introductoria Supervisa y administra recursos de Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes tareas: otorgar y revocar permisos de IAM, instalar agentes de supervisión y registro, y crear, implementar y probar una función de Cloud Run basada en eventos.

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Completa el curso introductorio con insignia de habilidad Monitoring en Google Cloud y demuestra tus habilidades para usar herramientas de Cloud Monitoring para supervisar recursos en Google Cloud.

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Obtén una insignia de habilidad completando la Quest Analiza opiniones con la API de Natural Language, en la que aprenderás cómo la API extrae una opinión a partir de texto.

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Completa el curso introductorio con insignia de habilidad Crea un data lake seguro en Cloud Storage y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: proteger y configurar un bucket de Cloud Storage, usar Gemini para la generación de texto, administrar el control de acceso de IAM y establecer un lake de Dataplex para la administración de datos.

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Completa el curso introductorio con insignia de habilidad Protege los datos de BigLake y demuestra tus habilidades con IAM, BigQuery, BigLake y Data Catalog en Dataplex para crear tablas de BigLake y protegerlas.

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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Implementar soluciones de almacenamiento en la nube y protección de datos, en el que aprenderás a crear un bucket de Cloud Storage, a usar la línea de comandos de Cloud Storage y cómo usar el bloqueo de buckets para proteger objetos en un bucket.

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Completa el curso Implementar flujos de trabajo de automatización y mensajería basada en eventos para obtener una insignia de habilidad. En él aprenderás a usar Pub/Sub en la consola de Cloud, cómo Cloud Scheduler puede optimizar tu trabajo y de qué forma Pub/Sub Lite puede ahorrarte dinero en la transferencia de volúmenes altos de eventos.

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Earn a skill badge by completing the Configure your Workplace: Google Workspace for IT Admins quest, where you will get try out the Admin role for Workspace and learn to provision Groups, manage applications, security, and manage Meet. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the skill badge quest, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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Completa el curso Implementar flujos de trabajo de colaboración y productividad en la nube, en el que conocerás la plataforma colaborativa de Google y aprenderás a usar Gmail, Calendario, Meet, Drive, Hojas de cálculo y AppSheet, para obtener una insignia de habilidad introductoria.

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Completa el curso con la insignia de habilidad intermedia Usa funciones, fórmulas y gráficos en Hojas de cálculo de Google y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes tareas: analizar datos con funciones; visualizar datos con gráficos; buscar, validar y mostrar datos, y dar formato a los datos.

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Obtén una insignia de habilidad completando el curso Analiza el habla y el lenguaje con las APIs de Google, en el que aprenderás a usar las APIs de Natural Language y Speech en entornos reales.

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Completa el curso para obtener la insignia de habilidad intermedia Realiza análisis de datos predictivos en BigQuery para demostrar habilidades en las siguientes tareas: crear conjuntos de datos en BigQuery importando archivos CSV y JSON; aprovechar la potencia de BigQuery con conceptos analíticos sofisticados de SQL, incluido el uso de BigQuery ML para entrenar un modelo de goles esperados con datos de eventos de fútbol y evaluar la espectacularidad de los goles de la Copa Mundial.

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Obtén la insignia de habilidad intermedia completando el curso Clasifica imágenes con TensorFlow en Google Cloud, en el que aprenderás a usar TensorFlow y Vertex AI para crear y entrenar modelos de aprendizaje automático. Principalmente, interactuarás con los notebooks administrados por el usuario de Vertex AI Workbench.

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Obtén la insignia de habilidad intermedia Ingeniería de datos para crear modelos predictivos con BigQuery ML y demuestra tus capacidades para crear canalizaciones de transformación de datos en BigQuery con Dataprep de Trifacta; usar Cloud Storage, Dataflow y BigQuery para crear flujos de trabajo de extracción, transformación y carga (ETL), y crear modelos de aprendizaje automático con BigQuery ML.

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This course provides hands-on experience with Google Cloud's Search for Retail, focusing on practical skills in setting up and managing retail search functionalities using APIs and console configurations. Participants will engage with real-world scenarios to learn how to import product data, manage user events, configure search parameters, and optimize search results within a retail environment.

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In this course, you'll use text embeddings for tasks like classification, outlier detection, text clustering and semantic search. You'll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) solutions, such as for question-answering systems, using Google Cloud's Vertex AI and Google Cloud databases.

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Demonstrate the ability to create and deploy deterministic virtual agents using Dialgflow CX and augment responses by grounding results on your own data integrating with Vertex AI Agent Builder data stores and leveraging Gemini for summarizations. You will use the following technologies and Google Cloud services: Vertex AI Agent Builder Dialogflow CX Gemini

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En este curso, adquirirás experiencia práctica para superar los desafíos del mundo real que se presentan cuando se crean canalizaciones de datos de transmisión. El enfoque principal es administrar datos continuos y no delimitados con los productos de Google Cloud.

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Demonstrate your ability to implement updated prompt engineering techniques and utilize several of Gemini's key capacilities including multimodal understanding and function calling. Then integrate generative AI into a RAG application deployed to Cloud Run. This course contains labs that are to be used as a test environment. They are deployed to test your understanding as a learner with a limited scope. These technologies can be used with fewer limitations in a real world environment.

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En este curso, se presenta una introducción a los modelos de difusión: una familia de modelos de aprendizaje automático que demostraron ser muy prometedores en el área de la generación de imágenes. Los modelos de difusión se inspiran en la física, específicamente, en la termodinámica. En los últimos años, los modelos de difusión se han vuelto populares tanto en investigaciones como en la industria. Los modelos de difusión respaldan muchos de los modelos de generación de imágenes y herramientas vanguardistas de Google Cloud. En este curso, se presenta la teoría detrás de los modelos de difusión y cómo entrenarlos y, luego, implementarlos en Vertex AI.

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En este curso, se presenta Vertex AI Studio, una herramienta para interactuar con modelos de IA generativa, crear prototipos de ideas de negocio y llevarlas a producción. A través de un caso de uso envolvente, lecciones atractivas y un lab práctico, explorarás el ciclo de vida desde la instrucción hasta el producto y aprenderás cómo aprovechar Vertex AI Studio para aplicaciones multimodales de Gemini, diseño de instrucciones, ingeniería de instrucciones y ajuste de modelos. El objetivo es permitirte desbloquear el potencial de la IA generativa en tus proyectos con Vertex AI Studio.

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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI. A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.

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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.

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A medida que aumenta el uso empresarial de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, también crece la importancia de implementarlo responsablemente. El desafío para muchas personas es que hablar sobre la IA responsable puede ser más fácil que aplicarla. Si te interesa aprender cómo poner en funcionamiento la IA responsable en tu organización, este curso es para ti. En este curso, aprenderás cómo Google Cloud aplica estos principios en la actualidad, junto con las prácticas recomendadas y las lecciones aprendidas, para usarlos como marco de trabajo de modo que puedas crear tu propio enfoque de IA responsable.

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This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.

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En este curso, se te enseña a crear un modelo de generación de leyendas de imágenes con el aprendizaje profundo. Aprenderás sobre los distintos componentes de los modelos de generación de leyendas de imágenes, como el codificador y el decodificador, y cómo entrenar y evaluar tu modelo. Al final del curso, podrás crear tus propios modelos y usarlos para generar leyendas de imágenes.

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En este curso, se presentan la arquitectura de transformadores y el modelo de Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Aprenderás sobre los componentes principales de la arquitectura de transformadores, como el mecanismo de autoatención, y cómo se usa para crear el modelo BERT. También aprenderás sobre las diferentes tareas para las que puede usarse BERT, como la clasificación de texto, la respuesta de preguntas y la inferencia de lenguaje natural. Tardarás aproximadamente 45 minutos en completar este curso.

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En este curso, se brinda un resumen de la arquitectura de codificador-decodificador, una arquitectura de aprendizaje automático importante y potente para realizar tareas de secuencia por secuencia, como las de traducción automática, resúmenes de texto y respuestas a preguntas. Aprenderás sobre los componentes principales de la arquitectura de codificador-decodificador y cómo entrenar y entregar estos modelos. En la explicación del lab, programarás una implementación sencilla de la arquitectura de codificador-decodificador en TensorFlow para generar poemas desde un comienzo.

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Este es un curso introductorio de microaprendizaje destinado a explicar qué es la IA responsable, por qué es importante y cómo la implementa Google en sus productos. También se presentan los 7 principios de la IA de Google.

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Este curso es una introducción al mecanismo de atención, una potente técnica que permite a las redes neuronales enfocarse en partes específicas de una secuencia de entrada. Sabrás cómo funciona la atención y cómo puede utilizarse para mejorar el rendimiento de diversas tareas de aprendizaje automático, como la traducción automática, el resumen de textos y la respuesta a preguntas.

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Completa la insignia de habilidad intermedia Crea un almacén de datos con BigQuery para demostrar tus habilidades para realizar las siguientes actividades: unir datos para crear tablas nuevas, solucionar problemas de uniones, agregar datos a uniones, crear tablas particionadas por fecha, y trabajar con JSON, arrays y structs en BigQuery.

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En este curso intermedio, aprenderás a diseñar, crear y optimizar canalizaciones de datos por lotes sólidas en Google Cloud. Más allá del manejo de datos fundamental, explorarás las transformaciones de datos a gran escala y la organización eficiente de flujos de trabajo, lo que es primordial para la inteligencia empresarial oportuna y los informes esenciales. Obtén experiencia práctica con Dataflow para Apache Beam y Serverless for Apache Spark (Dataproc Serverless) para la implementación, y aborda consideraciones cruciales respecto de la calidad de los datos, la supervisión y las alertas para garantizar la confiabilidad de la canalización y la excelencia operativa. Se recomienda tener conocimientos básicos sobre almacenamiento de datos, ETL/ELT, SQL, Python y conceptos de Google Cloud.

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En este curso, analizaremos los componentes y las prácticas recomendadas de la creación de sistemas de AA de alto rendimiento en entornos de producción. Veremos algunas de las consideraciones más comunes tras la creación de estos sistemas, p. ej., entrenamiento estático, entrenamiento dinámico, inferencia estática, inferencia dinámica, TensorFlow distribuido y TPU. Este curso se enfoca en explorar las características que conforman un buen sistema de AA más allá de su capacidad de realizar predicciones correctas.

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Obtén la insignia de habilidad intermedia completando el curso Crea e implementa soluciones de aprendizaje automático en Vertex AI, en el que aprenderás a usar la plataforma de Vertex AI de Google Cloud, así como AutoML y los servicios de entrenamiento personalizado para entrenar, evaluar, ajustar y, además, implementar modelos de aprendizaje automático. Este curso con insignia de habilidad está dirigido a ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos profesionales. Una insignia de habilidad es una insignia digital exclusiva otorgada por Google Cloud en reconocimiento de tu dominio de los productos y servicios de la plataforma, y que prueba tu capacidad para aplicar tus conocimientos en un entorno interactivo y práctico. Completa esta insignia de habilidad y el Lab de desafío de la evaluación final para recibir una insignia digital que puedes compartir en tus redes.

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Obtén la insignia de habilidad intermedia Crea modelos de AA con BigQuery ML y demuestra tus habilidades para crear y evaluar modelos de aprendizaje automático con BigQuery ML para realizar predicciones de datos.

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Dataprep is Google's self-service data preparation tool built in collaboration with Alteryx. Learn the basics of cleaning and preparing data for analysis and visualization, all in the Google ecosystem. In this course, you will learn how to connect Dataprep to your data in Cloud Storage and BigQuery, clean data using the interactive UI, profile the data, and publish your results back into the Google ecosystem. You will learn the basics of data transformation, including filtering values, reshaping the data, combining multiple datasets, deriving new values, and aggregating your dataset.

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In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.

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Completa la insignia de habilidad introductoria Prepara datos para las APIs de AA en Google Cloud y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: limpiar datos con Dataprep de Trifacta, ejecutar canalizaciones de datos en Dataflow, crear clústeres y ejecutar trabajos de Apache Spark en Dataproc y llamar a APIs de AA, como la API de Cloud Natural Language, la API de Google Cloud Speech-to-Text y la API de Video Intelligence.

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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.

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En este curso, se exploran los beneficios de utilizar Vertex AI Feature Store, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA y cómo descubrir cuáles columnas de datos producen los atributos más útiles. El curso también incluye contenido y labs sobre la ingeniería de atributos en los que se usan BigQuery ML, Keras y TensorFlow.

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En este curso, se explica cómo crear modelos de AA con TensorFlow y Keras, cómo mejorar la exactitud de los modelos de AA y cómo escribir modelos de AA para uso escalado.

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Si bien los enfoques tradicionales de usar data lakes y almacenes de datos pueden ser eficaces, tienen deficiencias, en particular en entornos empresariales grandes. En este curso, se presenta el concepto del data lakehouse y los productos de Google Cloud que se usan para crear uno. Una arquitectura de lakehouse usa fuentes de datos de estándares abiertos y combina las mejores funciones de los data lakes y los almacenes de datos, lo que aborda muchas de sus deficiencias.

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Este curso ayuda a los participantes a crear un plan de estudio para el examen de certificación de PDE (Professional Data Engineer). Los alumnos conocerán la amplitud y el alcance de los dominios que se incluyen en el examen. Además, evaluarán su nivel de preparación para el examen y crearán un plan de estudio personal.

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El curso comienza con un debate sobre los datos: cómo mejorar su calidad y cómo realizar análisis exploratorios de ellos. Describimos Vertex AI AutoML y cómo crear, entrenar e implementar un modelo de AA sin escribir una sola línea de código. Conocerás los beneficios de BigQuery ML. Luego, se analiza cómo optimizar un modelo de aprendizaje automático (AA) y cómo la generalización y el muestreo pueden ayudar a evaluar la calidad de los modelos de AA para el entrenamiento personalizado.

Más información

En este curso, se presentan las funciones de IA y aprendizaje automático (AA) de Google Cloud, con un enfoque en el desarrollo de proyectos de IA generativa y predictiva. Se exploran las diversas tecnologías, productos y herramientas disponibles durante el ciclo de vida desde los datos hasta la IA, y se trabaja con ejercicios interactivos para que los científicos de datos, ingenieros de AA y desarrolladores de IA puedan enriquecer su experiencia.

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