Implementar modelo personalizado de Vertex AI para predecir el CLV
En esta formación utilizarás BigQuery a fin de procesar y analizar datos exploratorios, y la plataforma de Vertex...
Con este curso aprenderás a identificar componentes dañados de automóviles utilizando la herramienta Vertex AutoML Vision, de forma totalmente práctica.
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Para un mejor aprovechamiento de esta formación, es recomendable que estés familiarizado con una variedad de servicios de Google Cloud como AutoML. Debe tener una comprensión básica de los conceptos y términos relacionados con Computer Vision.
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AutoML Vision es una herramienta que permite que cualquier persona con experiencia limitada en aprendizaje automático (AA) entrene modelos de clasificación de imágenes de alta calidad.
En esta formación práctica, el alumno aprenderá a producir un modelo de AA personalizado que reconozca automáticamente componentes dañados de automóviles, todo ello paso a paso y explicado de forma visual.
Si se quiere realizar este curso de una forma correcta, comprendiendo todo lo que se explica y aprovechando todo el potencial del mismo, es necesario poseer conocimientos previos con los servicios de Google Cloud Platform, como AutoML en este caso. El alumno también debe tener una comprensión básica de los conceptos y términos relacionados con Computer Vision y de cloud computing en general.
Para construir nuestro modelo de aprendizaje automático a través de la interfaz de usuario de Vertex AI comenzaremos subiendo un conjunto de imágenes a Cloud Storage, el servicio de almacenamiento de GCP, y conectarlo con Vertex AI como conjunto de datos administrado, para poder entrenar a nuestro modelo.
Después crearemos un conjunto de datos y pasaremos a inspeccionar las imágenes subidas para asegurarnos de que no haya errores en su conjunto de datos. Tras el entrenamiento de nuestro modelo, lo revisaremos y evaluaremos su exactitud.