El machine learning es una rama de la inteligencia artificial (IA) y la ciencia de computación que se centra en el uso de datos y algoritmos para imitar la forma en que los seres humanos aprenden, con una mejora gradual de su precisión.
Machine learning es un componente importante del creciente campo de la ciencia de datos. Mediante el uso de métodos estadísticos, los algoritmos se capacitan para hacer clasificaciones o predicciones, descubriendo conocimientos clave dentro de los proyectos de minería de datos.
Estos conocimientos posteriores impulsan la toma de decisiones dentro de aplicaciones y empresas, lo que es ideal para influir en las métricas.
A medida que el big data continúa expandiéndose y creciendo, la demanda del mercado de los científicos de datos aumentará, requiriendo que ayuden en la identificación de las preguntas de negocios más relevantes y posteriormente los datos para responderlas.
Cursos de aprendizaje automático
Aprende Machine Learning con cursos en línea gratuitos y MOOC de Stanford, Goldsmiths, University of London, UW, MIT y otras universidades importantes de todo el mundo.
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¿Cómo obtengo los cursos?
Los cursos alojados en la plataforma de Coursera son gratis a través de la opción de auditoria pero carecen de un certificado de finalización. Los cursos en la plataforma de edX también son gratis y de la misma manera no ofrecen un certificado a menos que pagues la tarifa correspondiente.
Mientras que en la plataforma de Udemy también son gratuitos, pero no incluyen certificado y tienen un limite de contenido de 2 horas como máximo.
Sin mas que añadir, aquí la lista de cursos.
Aprendizaje automático (machine learning) y ciencia de datos
El aprendizaje automático es una habilidad que toma cada vez más relevancia debido al gran número de datos (big data), los cuales deben de ser analizados para tomar decisiones.
En este curso en línea aprenderás los conceptos básicos del aprendizaje automático (machine learning) y la ciencia de datos.En particular,aprenderáslas técnicas necesarias para evaluar el rendimiento de los algoritmos y de los modelos obtenidos.
También aprenderás como preprocesar los datos para obtener así modelos de mayor calidad (simples, comprensibles, eficientes, etc.). Por último, en este curso de análisis de datos aprenderás a poner en funcionamiento las técnicas estudiadas mediante un ejemplo prácticoprogramando tus propios scripts y algoritmos en R.
Launching into Machine Learning en Español
Comenzaremos con la historia del aprendizaje automático y discutiremos por qué las redes neuronales actualmente dan tan buenos resultados para una gran variedad de problemas de la ciencia de datos. Luego, veremos cómo configurar un problema de aprendizaje supervisado y encontrar una buena solución mediante el descenso de gradientes.
Para esto, será necesario crear conjuntos de datos que permitan la generalización. Hablaremos sobre los métodos para hacerlo de una forma repetible que respalde la experimentación.
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP en Español
La incorporación del aprendizaje automático a las canalizaciones de datos aumenta la capacidad de las empresas de extraer estadísticas de sus datos. En este curso, se describen varias maneras de incluir el aprendizaje automático en las canalizaciones de datos en Google Cloud Platform según el nivel de personalización que se necesite.
Para los casos que requieran poca personalización o nada de personalización, en este curso se presenta AutoML. Para los casos que requieran capacidades de aprendizaje automático más personalizadas, se presenta AI Platform Notebooks y BigQuery Machine Learning.
Además, se explica cómo llevar a producción las soluciones de aprendizaje automático mediante Kubeflow. Los participantes obtendrán experiencia práctica sobre cómo compilar modelos de aprendizaje automático en Google Cloud Platform mediante QwikLabs.
Modelos predictivos con Machine Learning
La ciencia de los datos es soportada por diversas áreas de conocimiento, siendo el aprendizaje automático una de las más relevantes. ¿Y qué es esto? Es la creación de modelos predictivos, regresivos y de clasificación a partir de una fuente amplia de datos, que se divide en dos principales categorías: Aprendizaje Supervisado y No Supervisado.
En este curso aprenderás los fundamentos del aprendizaje automático y obtendrás las herramientas necesarias para la creación de modelos de predicción, regresión y clasificación con ayuda de Phyton.
Aprendizaje de máquinas
Serverless Machine Learning con TensorFlow en GCP
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