El aprendizaje automático es un campo en rápido crecimiento. Sin embargo, muchos cursos en Internet hoy en día no repasan algunos de sus algoritmos más poderosos.
En este curso, aprenderemos múltiples algoritmos de aprendizaje automático, junto con el pre procesamiento de datos, todo en menos de una hora.
Repasaremos la regresión, la clasificación, el análisis de componentes y el impulso de todo en scikit-learn, una de las bibliotecas de aprendizaje automático más populares para Python.
Algoritmos que repasaremos (en orden):
- Regresión lineal
- Regresión polinomial
- Regresión lineal múltiple
- Regresión logística
- Máquinas de vectores de soporte
- Árboles de decisión
- Bosque aleatorio
- Análisis de componentes principales
- Aumento de gradiente
- XGBoost
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Aprendizaje automático práctico con Scikit-Learn
Aprenda los algoritmos de aprendizaje automático más potentes en menos de una hora
¿Para quién es este curso?
- Personas que buscan ingresar a la IA pero no saben por dónde empezar
- Personas que desean construir modelos precisos lo más rápido posible.
Requisitos
- Conocimientos básicos de Python
- Cuenta de Google Colab
Lo que aprenderás
- Cómo implementar algoritmos de regresión, clasificación y refuerzo
- Qué algoritmos funcionan mejor para un conjunto de datos determinado
- Preprocesamiento de datos
Este curso se encuentra disponible de manera gratuita sin necesidad de ningún cupón, a través de la opción “GRATIS”.
Te recomendamos primero leer las diferencias entre un curso gratis y uno de pago para evitar malentendidos:
Cursos gratuitos
- Contenido de vídeo en línea
Cursos de pago
- Contenido de vídeo en línea
- Certificado de finalización
- Preguntas y respuestas de los instructores
- Mensaje directo para el instructor
Para obtener el curso de manera gratuita da clic en el siguiente botón:
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