El aprendizaje automático (machine learning, en inglés) es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en desarrollar algoritmos y técnicas que permiten a las computadoras aprender de datos sin ser programadas explícitamente.
En un contexto práctico, el aprendizaje automático se utiliza para resolver problemas complejos en una variedad de campos, como la medicina, las finanzas, la industria y la ciencia de datos, entre otros.
En resumen, el aprendizaje automático es una técnica valiosa para resolver problemas complejos en una variedad de campos, utilizando algoritmos y técnicas para que las computadoras aprendan de los datos de manera automática.
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Una de las tareas más comunes que realizan los científicos y analistas de datos es la predicción y el aprendizaje automático.
Este curso cubrirá los componentes básicos de la construcción y aplicación de funciones de predicción con énfasis en las aplicaciones prácticas.
El curso proporcionará una base básica en conceptos tales como conjuntos de prueba y entrenamiento, sobreajuste y tasas de error.
El curso también presentará una variedad de métodos de aprendizaje automático algorítmicos y basados en modelos, que incluyen regresión, árboles de clasificación, Naive Bayes y bosques aleatorios.
Cubrirá el proceso completo de creación de funciones de predicción, incluida la recopilación de datos, la creación de características, los algoritmos y la evaluación.
Este curso es ofrecido por la Universidad Johns Hopkins
La misión de la Universidad Johns Hopkins es educar a sus estudiantes y cultivar su capacidad para el aprendizaje permanente, fomentar la investigación independiente y original y llevar los beneficios del descubrimiento al mundo.
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