El aprendizaje automático es un campo de la informática que le da a la computadora la capacidad de aprender sin estar programado explícitamente.
Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana.
En pocas palabras, el aprendizaje automático y la minería de datos utilizan los mismos algoritmos y técnicas que la minería de datos, excepto que los tipos de predicciones varían.
Mientras que la minería de datos descubre patrones y conocimientos previamente desconocidos, el aprendizaje automático reproduce patrones y conocimientos conocidos y, además, aplica automáticamente esa información a los datos, la toma de decisiones y las acciones.
El aprendizaje profundo, por otro lado, utiliza potencia informática avanzada y tipos especiales de redes neuronales y los aplica a grandes cantidades de datos para aprender, comprender e identificar patrones complicados.
La traducción automática de idiomas y los diagnósticos médicos son ejemplos de aprendizaje profundo.
Árboles de decisión, bosques aleatorios, AdaBoost y XGBoost en Python
Árboles de decisión y técnicas de ensamble en Python. Cómo ejecutar Bagging, Random Forest, GBM, AdaBoost y XGBoost en Python
¿Para quién es este curso?
- Personas que siguen una carrera en ciencia de datos
- Profesionales que trabajan que comienzan su viaje de datos
- Estadísticos que necesitan más experiencia práctica
- Cualquiera que tenga curiosidad por dominar la técnica del árbol de decisiones, desde principiantes hasta avanzados, en poco tiempo
Requisitos
- Los estudiantes deberán instalar el software Python y Anaconda, pero tenemos una clase separada para ayudarlo a instalar el mismo.
Lo que aprenderás
- Obtenga una comprensión sólida del árbol de decisiones
- Comprender los escenarios comerciales donde se aplica el árbol de decisiones.
- Ajuste los hiperparámetros de un modelo de aprendizaje automático y evalúe su rendimiento.
- Utilice Pandas DataFrames para manipular datos y realizar cálculos estadísticos.
- Utilice árboles de decisión para hacer predicciones
- Conozca las ventajas y desventajas de los diferentes algoritmos.
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Toma en cuenta que este tipo de cupones duran por muy poco tiempo.
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