El aprendizaje supervisado es una técnica fundamental en el campo del aprendizaje automático (machine learning) que se basa en aprender a partir de ejemplos etiquetados. En este enfoque, se proporciona al algoritmo un conjunto de datos de entrenamiento que consiste en pares de entradas y salidas deseadas.
El objetivo es aprender una función que mapee las entradas a las salidas correctas, para hacer predicciones precisas sobre nuevos datos.
El proceso de aprendizaje supervisado implica la optimización de un modelo matemático que representa la función de mapeo entre las entradas y las salidas. Durante el entrenamiento, el algoritmo ajusta los parámetros del modelo para minimizar el error entre las predicciones y las etiquetas reales. Este proceso se realiza iterativamente hasta alcanzar un nivel satisfactorio de rendimiento.
El aprendizaje supervisado se ha aplicado con éxito en una amplia gama de problemas, desde el reconocimiento de imágenes hasta el diagnóstico médico. Algunos algoritmos populares incluyen las máquinas de vectores de soporte (SVM), los árboles de decisión, las redes neuronales y los modelos de regresión lineal.
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Este curso es ofrecido por la plataforma Datacamp y está diseñado para mejorar tus habilidades en el aprendizaje automático.
¿Qué aprenderás en este curso de aprendizaje supervisado?
- Clasificación
- Regresión
- Ajuste fino de modelos
- Preprocesamiento y Pipelines
Algunos de los temas cubiertos incluyen:
- Crear modelos predictivos usando conjuntos de datos del mundo real
- Ajustar los parámetros de los modelos
- Evaluar el desempeño en datos no vistos
- Usar scikit-learn para entrenar modelos con datos etiquetados
El curso está dividido en 4 módulos principales:
- Clasificación: Aprende a resolver problemas de clasificación, dividir datos en conjuntos de entrenamiento y prueba, hacer predicciones y evaluar la precisión.
- Regresión: Construye modelos para predecir valores usando regresión lineal. Aprende sobre métricas de rendimiento y realiza validación cruzada.
- Ajuste fino del modelo: Evalúa modelos usando métricas y técnicas de visualización. Optimiza modelos a través del ajuste de hiperparámetros.
- Preprocesamiento y Pipelines: Aprende a imputar valores faltantes, convertir datos categóricos a numéricos, escalar datos y construir pipelines.
¿Cómo registrarse en el curso GRATIS de aprendizaje supervisado?
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El curso tiene una duración aproximada de 4 horas, cuenta con 15 videos, 49 ejercicios y ha sido completado por más de 107,000 estudiantes. Al finalizar, recibirás un certificado de logro.
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