¿Qué es el aprendizaje automático y qué tipos de problemas puede solucionar? Google concibe el aprendizaje automático de una forma algo diferente: considera que se trata no solo de datos, sino también de lógica. Hablaremos de por qué es útil para los científicos de datos concebirlo así cuando piensan en compilar una canalización de modelos de aprendizaje automático.

Luego, analizaremos las cinco fases de la transformación de un posible caso de uso en un recurso que pueda aprovechar la tecnología de aprendizaje automático. También consideramos por qué es importante no omitir ninguna fase. Finalizamos con un reconocimiento de los sesgos que puede amplificar el aprendizaje automático y cómo reconocerlos. >>> Al inscribirse en esta especialización, acepta las Condiciones del Servicio de Qwiklabs, que se indican en las Preguntas frecuentes. Puede consultarlas en https://qwiklabs.com/terms_of_service. <<<