Cupón Udemy: Curso de aprendizaje automático y aprendizaje profundo en Python y R con 100% de descuento

El aprendizaje automático (Machine Learning) 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 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.

Los métodos de aprendizaje automático (también llamados estilos de aprendizaje automático) se dividen en tres categorías principales. A continuacion:

Aprendizaje automático supervisado            

El aprendizaje automático supervisado se entrena a sí mismo en un conjunto de datos etiquetados. 

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Aprendizaje automático no supervisado

El aprendizaje automático no supervisado ingiere datos sin etiquetar (muchos, muchos) y utiliza algoritmos para extraer características significativas necesarias para etiquetar, ordenar y clasificar los datos en tiempo real, sin intervención humana.

Aprendizaje semi-supervisado

El aprendizaje semi-supervisado ofrece un medio feliz entre el aprendizaje supervisado y no supervisado.

El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que se ocupa de algoritmos inspirados en la estructura y función del cerebro llamadas redes neuronales artificiales.

Con el Deep Learning, un modelo informático aprende a realizar tareas de clasificación directamente a partir de imágenes, texto o sonido.

Los modelos de Deep Learning pueden obtener una precisión de vanguardia que, en ocasiones, supera el rendimiento humano.

Los modelos se entrenan mediante un amplio conjunto de datos etiquetados y arquitecturas de redes neuronales que contienen muchas capas.

Es importante empezar a trabajar con estas tecnologías, ya que se han vuelto el futuro y el presente de la computación moderna.

Aprendizaje automático y aprendizaje profundo en Python & R

Cubre regresión, árboles de decisión, SVM, redes neuronales, CNN, predicción de series de tiempo y más utilizando Python y R.

Si eres es un gerente de negocios o un ejecutivo, o un estudiante que quiere aprender y aplicar el aprendizaje automático en problemas comerciales del mundo real, este curso te brindará una base sólida al enseñarle las técnicas más populares de aprendizaje automático.

¿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

Requisitos

  • Los estudiantes deberán instalar el software Anaconda, pero tenemos una lección separada para guiarlo a instalar el mismo.

Lo que aprenderás

  • Aprenda a resolver problemas de la vida real utilizando las técnicas de aprendizaje automático.
  • Modelos de aprendizaje automático como regresión lineal, regresión logística, KNN, etc.
  • Modelos avanzados de aprendizaje automático como árboles de decisión, XGBoost, Random Forest, SVM, etc.
  • Comprensión de los conceptos básicos de estadística y conceptos de Machine Learning.
  • Cómo realizar operaciones estadísticas básicas y ejecutar modelos ML en Python
  • Conocimiento profundo de la recopilación de datos y el preprocesamiento de datos para el problema del aprendizaje automático
  • Cómo convertir un problema empresarial en un problema de aprendizaje automático.

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.

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 29-30 de marzo, pero puede vencer en cualquier momento.

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