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El aprendizaje automático es el campo de más rápido crecimiento con una investigación innovadora constante. Si está interesado en alguno de los siguientes, estará interesado en ML:

  • Autos autónomos
  • Procesamiento de lenguaje
  • Predicción de mercado
  • Juegos de auto-juego
  • ¡Y mucho más!

No se requieren conocimientos previos:  comenzaremos con los conceptos básicos de Python y terminaremos con árboles de decisión y redes neuronales potenciados por gradientes. El curso lo guiará a través de los fundamentos del aprendizaje automático, explicando los fundamentos matemáticos y las implementaciones prácticas. 

Al final de nuestro curso, habrá trabajado con cinco conjuntos de datos públicos y habrá implementado todos los modelos esenciales de aprendizaje supervisado. Una vez finalizado el curso, estará equipado para aplicar sus habilidades a los concursos de ciencia de datos, aplicaciones de inteligencia empresarial y proyectos de investigación de Kaggle.

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¿Para quién es este curso?

  • Cualquiera interesado en aprendizaje automático, ciencia de datos e inteligencia artificial. No se necesita experiencia.

Lo que aprenderás

  • Aprenda los conceptos básicos de visualización y preprocesamiento de datos (conceptos básicos de Python, Numpy, Pandas, Seaborn)
  • Obtenga experiencia teórica y práctica con algoritmos fundamentales de aprendizaje automático (regresión lineal y logística, K-NN, árboles de decisión, redes neuronales)
  • Comprender temas avanzados de aprendizaje automático (codificación, técnicas de aprendizaje en conjunto, etc.)
  • Envíe a su primer concurso de aprendizaje automático de Kaggle

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