El machine learning es una rama de la inteligencia artificial (IA) y la ciencia de computación que se centra en el uso de datos y algoritmos para imitar la forma en que los seres humanos aprenden, con una mejora gradual de su precisión.
Machine learning es un componente importante del creciente campo de la ciencia de datos. Mediante el uso de métodos estadísticos, los algoritmos se capacitan para hacer clasificaciones o predicciones, descubriendo conocimientos clave dentro de los proyectos de minería de datos.
Estos conocimientos posteriores impulsan la toma de decisiones dentro de aplicaciones y empresas, lo que es ideal para influir en las métricas. A medida que los big data continúan expandiéndose y creciendo, la demanda del mercado de los científicos de datos aumentará, requiriendo que ayuden en la identificación de las preguntas de negocios más relevantes y posteriormente los datos para responderlas.
Este curso presenta principios, algoritmos y aplicaciones de aprendizaje automático desde el punto de vista del modelado y la predicción. Incluye la formulación de problemas de aprendizaje y conceptos de representación, sobreajuste y generalización. Estos conceptos se ejercitan en aprendizaje supervisado y aprendizaje por refuerzo, con aplicaciones a imágenes ya secuencias temporales.
Objetivos de aprendizaje
- Comprender la formulación de problemas de aprendizaje automático bien especificados
- Aprende a realizar aprendizaje supervisado y de refuerzo, con imágenes y secuencias temporales.
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Formato de este curso
Este curso incluye conferencias, notas de conferencias, ejercicios, laboratorios y problemas de tarea.
Requisitos previos recomendados
Programación informática (python); Cálculo; Álgebra lineal
Tipo de licencia
A menos que se indique lo contrario, todo el contenido es © Todos los derechos reservados por los instructores del curso.
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