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El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (IA) centrada en la creación de aplicaciones que aprenden de los datos y mejoran su precisión con el tiempo sin estar programadas para hacerlo.

En ciencia de datos, un algoritmo es una secuencia de pasos de procesamiento estadístico.

En el aprendizaje automático, los algoritmos están ‘entrenados’ para encontrar patrones y características en cantidades masivas de datos con el fin de tomar decisiones y predicciones basadas en datos nuevos. Cuanto mejor sea el algoritmo, más precisas serán las decisiones y predicciones a medida que procesa más datos.

El aprendizaje automático ha dado lugar a resultados sorprendentes, como poder analizar imágenes médicas y predecir enfermedades a la par con los expertos humanos.

El programa AlphaGo de Google pudo vencer a un campeón mundial en el juego de estrategia mediante el aprendizaje por refuerzo profundo.

El aprendizaje automático incluso se está utilizando para programar automóviles autónomos, lo que cambiará la industria automotriz para siempre. Imagínese un mundo con accidentes automovilísticos drásticamente reducidos, simplemente eliminando el elemento del error humano.

Aprendizaje automático: regresión y clasificación (math Inc.)

Una guía completa de nivel principiante a avanzado para el aprendizaje automático. Enfoque de aprendizaje práctico con conceptos matemáticos detallados

¿Para quién es este curso?

  • Desarrolladores de Python para principiantes y de temporada que quieran aprender sobre diferentes algoritmos de IA y ML
  • Estudiantes que quieran aprender todas las matemáticas detrás de los modelos populares de regresión y clasificación.
  • Estudiantes que quieran aprender a implementar bibliotecas de ciencia de datos para resolver problemas de aprendizaje automático del mundo real

Requisitos

  • Conceptos matemáticos básicos de suma, multiplicación, etc.
  • Conocer Python de antemano sería complicado

Lo que aprenderás

  • Comprender e implementar un árbol de decisiones en Python
  • Comprender sobre Gini y el algoritmo de ganancia de información
  • Resolver árboles de decisión matemáticos relacionados con números
  • Más información sobre los árboles de regresión
  • Aprenda sobre regresión simple, múltiple, polinomial y multivariante
  • Más información sobre los algoritmos de mínimos cuadrados ordinarios
  • Resolver números relacionados con el algoritmo de mínimos cuadrados ordinarios
  • Aprenda a crear predicciones y proyectos de clasificación del mundo real
  • Más información sobre el descenso de gradientes
  • Más información sobre la regresión logística y los hiperparámetros

Este curso se encuentra de manera gratuita gracias a un cupón que podrás encontrar aquí abajo.

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Toma en cuenta que este tipo de cupones duran por muy poco tiempo.

Si el cupón ya ha expirado podrás adquirir el curso con un gran descuento.

La fecha estimada de finalización del cupón es para el día 28 de julio, pero puede vencer en cualquier momento.

Para obtener el curso con su cupón da clic en el siguiente botón:


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