El aprendizaje automático viene a ser una parte de la informática, capaz de realizar ajustes en los procesos basándose en puntos de referencia y en el aprendizaje. Es una parte esencial del rápido cambio tecnológico que estamos experimentando actualmente.
Sin embargo, el Aprendizaje Automático es a menudo malinterpretado y no sólo tiene el potencial de mejorar nuestras vidas, sino también el potencial de tomar decisiones que no son en nuestro mejor interés.
Para aclarar algunos de los conceptos erróneos más comunes, he escrito un par de preguntas comunes:
- ¿Qué es el aprendizaje automático? El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que es capaz de realizar ajustes en los procesos basándose en puntos de referencia y en el aprendizaje.
- ¿Para qué se utiliza el aprendizaje automático? El aprendizaje automático tiene muchas aplicaciones. Entre ellas están la fotografía, la investigación científica, los diagnósticos médicos, la conducción autónoma y mucho más.
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¿Para quién es este curso?
- Cualquiera interesado en el aprendizaje automático.
- Estudiantes que tengan al menos conocimientos de secundaria en matemáticas y que quieran comenzar a aprender Machine Learning.
- Cualquier persona de nivel intermedio que conozca los conceptos básicos del aprendizaje automático, incluidos los algoritmos clásicos como la regresión lineal o la regresión logística, pero que quiera aprender más al respecto y explorar los diferentes campos del aprendizaje automático.
- Persona que no se sienta tan cómoda con la codificación pero que esté interesada en el aprendizaje automático y quiera aplicarlo fácilmente en conjuntos de datos.
- Cualquier estudiante universitario que quiera comenzar una carrera en ciencia de datos.
- Cualquier persona que desee crear valor agregado a su negocio mediante el uso de potentes herramientas de aprendizaje automático.
Requisitos
- Alguna experiencia básica en programación de Python.
- Comprensión básica de bibliotecas de Python como numpy, pasdas y matplotlib (opcional).
- Algunas matemáticas de secundaria.
Lo que aprenderás
- Dominar el aprendizaje automático en Python
- Haz predicciones precisas
- Cree modelos sólidos de aprendizaje automático
- Utilice el aprendizaje automático para fines personales
- Tener una gran intuición de muchos modelos de Machine Learning.
- Sepa qué modelo de Machine Learning elegir para cada tipo de problema
- Utilice SciKit-Learn para tareas de aprendizaje automático
- Realice predicciones mediante regresión lineal, regresión polinomial y regresión múltiple
- Clasifique datos utilizando agrupación de K-Means, máquinas de vectores de soporte (SVM), KNN, árboles de decisión, bayes ingenuos, etc.
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