El Aprendizaje Automático Supervisado es una técnica de inteligencia artificial en la que un algoritmo es entrenado con un conjunto de datos previamente etiquetados para hacer predicciones sobre nuevos datos.
En el aprendizaje supervisado, el algoritmo está guiado por una variable objetivo, también conocida como variable de respuesta.
La regresión y la clasificación son dos técnicas comunes de aprendizaje supervisado. La regresión se utiliza para predecir valores continuos, como el precio de una casa o la probabilidad de que un cliente compre un producto. La clasificación se utiliza para predecir valores discretos, como la pertenencia o no a una determinada categoría o clase, como si un correo electrónico es spam o no.
El objetivo de estas técnicas es que el modelo aprenda a partir de los datos etiquetados y generalice sobre nuevos datos no vistos.
En la práctica, los modelos de regresión y clasificación son ampliamente utilizados en múltiples aplicaciones, como la recomendación de productos, la detección de fraude, la análisis de sentimientos y mucho más.
Aprendizaje automático supervisado: regresión y clasificación
DeepLearning.AI y Stanford Online han lanzado una nueva especialización en línea en Aprendizaje Automático.
Dirigido por Andrew Ng, un líder en el campo de la Inteligencia Artificial, este programa de 3 cursos es una versión actualizada y ampliada del exitoso curso de aprendizaje automático de Andrew con una calificación de 4,9 sobre 5 y realizado por más de 4,8 millones de estudiantes.
El programa ofrece una amplia introducción al aprendizaje automático moderno y cubre temas como aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y mejores prácticas en la innovación en IA y aprendizaje automático.
Al final de la especialización, los estudiantes habrán adquirido los conocimientos y habilidades necesarias para aplicar efectivamente el aprendizaje automático a problemas reales.
Los estudiantes aprenderán a crear modelos de aprendizaje automático en Python utilizando NumPy y scikit-learn, y entrenar modelos supervisados para tareas de predicción y clasificación binaria. Además, desarrollarán habilidades en regularización, descenso de gradiente, regresión lineal y regresión logística para clasificación.
El programa es 100% en línea y ofrece fechas límite flexibles para que los estudiantes puedan comenzar de inmediato y aprender a su propio ritmo.
Al final del programa, los estudiantes recibirán un certificado para compartir sus habilidades y conocimientos adquiridos.
¿Cómo obtengo el curso?
Este curso es ofrecido desde la plataforma de Coursera, es un curso que puedes obtener de manera gratuita bajo ciertas condiciones.
La primera opción es elegir la opción de “Curso gratuito sin certificado”, de esta manera podrás acceder al contenido del curso y finalizarlo, pero no podrás obtener un certificado de finalización avalado por la plataforma.
La segunda opción es elegir “auditar curso”, con esta opción podrás acceder al contenido de video del curso, pero no podrás realizar los exámenes ni obtener el certificado de finalización. Si no ves la opción de auditar curso, debes verificar en la parte de abajo usando el scroll (en forma de link).
Las opciones varían dependiendo el curso, pero con cualquiera de las dos podrás acceder gratuitamente al contenido.
Por si fuera poco, algunos cursos tienen la opción de ayuda económica, con los cuales puedes solicitar dicho apoyo y ser acreedor de un curso de pago.
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