El ‘machine learning’ –aprendizaje automático– es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan sin ser expresamente programadas para ello. Una habilidad indispensable para hacer sistemas capaces de identificar patrones entre los datos para hacer predicciones.
Esta tecnología está presente en un sinfín de aplicaciones como las recomendaciones de Netflix o Spotify, las respuestas inteligentes de Gmail o el habla de Siri y Alexa.
Las habilidades de aprendizaje automático son muy valiosas si intenta asegurar un trabajo como analista de datos, científico de datos, investigador o incluso ingeniero de software. Por lo tanto, puede ser el momento adecuado para que se inscriba en este curso y comience a desarrollar sus competencias de aprendizaje automático hoy mismo.
Este curso te ofrece formación práctica en aprendizaje automático, utilizando el programa R. Al final del curso, sabrás cómo utilizar las técnicas de aprendizaje automático más extendidas para realizar predicciones precisas y obtener información valiosa de sus datos.
Aprendizaje automático aplicado en R
Obtenga las habilidades esenciales de aprendizaje automático y utilícelas en situaciones de la vida real
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¿Para quién es este curso?
- Analistas de datos
- Científicos de datos
- Investigadores
- Estudiantes
Requisitos
- Conocimiento del programa R
- Conocimientos básicos de estadística y análisis estadístico.
Lo que aprenderás
- Comprender los conceptos esenciales relacionados con el aprendizaje automático.
- Realice una validación cruzada del modelo para evaluar la estabilidad del modelo en conjuntos de datos independientes
- Ejecute técnicas avanzadas de análisis de regresión: mejor regresión de selección de subconjuntos, regresión penalizada, regresión PLS
- Realizar regresión logística y análisis discriminante
- Aplicar técnicas de clasificación complejas: Bayes ingenuo, K vecino más cercano, máquina de vectores de soporte, árboles de decisión
- Usa redes neuronales para hacer predicciones
- Utilice el análisis de componentes principales para detectar patrones en variables
- Realizar análisis de conglomerados para agrupar las observaciones en clases homogéneas.
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 11 de junio, pero puede vencer en cualquier momento.
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