Curso
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Construyendo un modelo de regresión logística con BigQuery ML en GCP
Aprende cómo utilizar BigQuery ML para construir modelos de regresión logística con los que poder clasificar los datos de nuestra empresa de forma sencilla.
La metodología y plataforma de formación que se adapta al tamaño y ritmo de tu empresa.
Curso impartido por
Contenido de la formación
3 Secciones · 4 Lecciones ·
37 min.
en total
Introducción
Modelo de regresión logística con BigQuery ML en GCP
Conclusiones
Habilidades que obtendrás
- Implementar una instancia de Vertex AI Workbench.
- Crear un modelo de regresión logística con BigQuery ML.
- Evaluar modelos de ML.
- Hacer predicciones con los modelos construidos.
Requisitos mínimos
Para un mejor aprovechamiento de esta formación, se recomienda estar familiarizado con una variedad de servicios de Google Cloud como BigQuery y Vertex AI, así como tener una comprensión básica de los conceptos y términos relacionados con la IA y el ML.
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Este curso práctico se centra en mostrar de forma práctica cómo usar la herramienta Google BigQuery ML para construir un modelo de regresión logística que nos permita clasificar los datos de nuestra organización.
BigQuery no es solo un almacén de datos altamente escalable y sin servidor, sino que también es una excelente plataforma de aprendizaje automático.
Los conocimientos previos requeridos para realizar esta formación y sacarle partido a la misma, comprendiendo todo lo explicado, son estar familiarizado con los servicios de Google Cloud, como BigQuery y Vertex AI, así como tener una comprensión básica de los conceptos y términos relacionados con cloud computing, la Inteligencia Artificial y el Machine Learning.
Durante el desarrollo de la formación, el profesor irá realizando los pasos necesarios de una forma práctica, para que comprendas y aprendas todo de forma muy visual y rápida. Primero se realizará la implementación de una instancia de Vertex AI Workbench para crear un modelo de regresión logística con BigQuery ML.
Después se realizará la evaluación del modelo de ML y se harán predicciones con los modelos construidos, para acabar con la creación, evaluación y predicción del modelo agregando información adicional al mismo.
