¿Qué es el aprendizaje automático? El Aprendizaje Automático es un tipo de Inteligencia Artificial que permite al software utilizar el análisis estadístico para obtener información de los datos que recoge.
El aprendizaje automático se utiliza a menudo en los negocios y las finanzas, y tiene aplicaciones en una variedad de otros campos, incluyendo la ciencia, la medicina, la educación y la justicia penal.
El software de aprendizaje automático puede identificar patrones en los datos que recopila que el cerebro humano no podría ver, y el software utilizará esos patrones para hacer predicciones sobre eventos futuros.
Con la ayuda del aprendizaje automático, un ordenador puede analizar una cantidad de datos mucho mayor que una persona en menos tiempo.
El objetivo del aprendizaje automático es hacer predicciones basadas en datos para el futuro.
Una forma de aprendizaje automático es la detección del fraude. Las empresas de tarjetas de crédito, por ejemplo, pueden utilizar el aprendizaje automático para evitar el fraude.
Los bancos pueden utilizar el aprendizaje automático para detectar actividades fraudulentas en las cuentas. Algunas de las ventajas del aprendizaje automático son que puede reducir los costes mediante el autoaprendizaje, puede permitir nuevos tipos de interacción y puede ayudar en la toma de decisiones.
Algunos de los retos del aprendizaje automático son que su puesta en marcha puede ser costosa o requerir mucho tiempo, así como actualizaciones y ajustes continuos.
Aprendizaje automático de básico hasta avanzado
Aprenda a crear algoritmos de aprendizaje automático en entusiastas de la ciencia de datos de Python. Plantillas de código incluidas.
¿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 todos los diferentes campos del aprendizaje automático.
- Cualquier 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.
- 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 los datos utilizando agrupación de K-Means, máquinas de vectores de soporte (SVM), KNN, árboles de decisión, bayes ingenuos, etc.
Este curso se encuentra de manera gratuita gracias a un cupón que podrás encontrar aquí abajo.
Toma en cuenta que este tipo de cupones duran por muy poco tiempo.
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