Curso
Machine Learning para Big Data (TLG)

Identificar el ecosistema de aprendizaje de la plataforma The Learning Gate con la finalidad de sacar el mayor provecho alcanzando el éxito en tu nuevo viaje de aprendizaje.

1. Interpretar la configuración de los estatutos de pySpark de Python en la modelación inteligente de grandes volúmenes de datos utilizada para cumplir lo mejor posible con los requerimientos de la tarea requerida. 2. Crear modelos inteligentes supervisados de grandes volúmenes de datos utilizando pySpark de Python; seleccionando el modelo adecuado y analizar la exactitud, precisión del modelo, que cumplan lo mejor posible con los requerimientos de la tarea requerida.

1. Interpreta la configuración utilizada en modelos de datos DNN (Deep Neural Networks) utilizando en Tensor Flow en Python; poniendo especial atención en la selección adecuada del modelo inteligente, precisión del modelo, que cumplan lo mejor posible con los requerimientos de la tarea requerida. 2. Crear modelos de datos DNN (Deep Neural Networks) utilizando Tensor Flow en Python; seleccionando el modelo adecuado y analizando la exactitud, precisión del modelo, que cumplan lo mejor posible con los requerimientos de la tarea requerida.

1. Interpreta la configuración utilizada en modelos de datos DNN (Deep Neural Networks) en Pytorch en Python; poniendo especial atención en la selección adecuada del modelo inteligente, precisión del modelo, que cumplan lo mejor posible con los requerimientos de la tarea requerida. 2. Crear modelos de datos DNN (Deep Neural Networks) utilizando Pytorch en Python; seleccionando el modelo adecuado y analizando la exactitud, precisión del modelo, que cumplan lo mejor posible con los requerimientos de la tarea requerida.