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El aprendizaje automático es una forma poderosa de analizar datos y encontrar patrones para hacer predicciones.

Python es un excelente lenguaje de programación que incluye bibliotecas para el aprendizaje automático. En este post, exploraremos los fundamentos del aprendizaje automático con Python, así como algunas bibliotecas que pueden ayudar.

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que nos permite encontrar patrones en los datos y utilizar esos patrones para hacer predicciones. Por ejemplo, dado un conjunto de datos de alturas y pesos registrados de las personas, un algoritmo de aprendizaje automático podría predecir la altura de alguien con sólo mirar su peso (o tal vez no XD).

Los algoritmos de aprendizaje automático suelen tener dos partes principales: la extracción de características y la clasificación. La extracción de rasgos extrae características de los datos brutos, y la clasificación etiqueta los datos brutos. Gracias a Python existen una amplia cantidad de bibliotecas de código que facilitan estos procesos de programación.

Aprendizaje automático de básico hasta avanzado

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¿Interesado en el campo del aprendizaje automático? ¡Entonces este curso es para ti!

Este curso ha sido diseñado por Code Warriors los entusiastas de ML para que podamos compartir nuestro conocimiento y ayudarlo a aprender teorías complejas, algoritmos y bibliotecas de codificación de una manera simple.

Lo guiaremos paso a paso en el mundo del aprendizaje automático. Con cada tutorial, desarrollará nuevas habilidades y mejorará su comprensión de este desafiante pero lucrativo subcampo de la ciencia de datos.

Este curso es divertido y emocionante, pero al mismo tiempo, nos sumergimos en el aprendizaje automático. Está estructurado de la siguiente manera:

  • Parte 1: preprocesamiento de datos
  • Parte 2 – Regresión: Regresión lineal simple, Regresión lineal múltiple, Regresión polinomial, SVR, Regresión de árbol de decisión, Regresión de bosque aleatorio.
  • Parte 3 – Clasificación: Regresión logística, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Clasificación de árboles de decisión, Clasificación aleatoria de bosques
  • Parte 4 – Agrupación: K-medias, agrupación jerárquica.

Y como beneficio adicional, este curso incluye plantillas de código Python que puede descargar y usar en sus propios proyectos.

¿Para quién es este curso?

  • Cualquiera interesado en el aprendizaje automático.
  • Estudiantes que tengan al menos conocimientos de secundaria en matemáticas y que quieran comenzar a aprender Machine Learning.
  • Cualquier persona de nivel intermedio que conozca los conceptos básicos del aprendizaje automático, incluidos los algoritmos clásicos como la regresión lineal o la regresión logística, pero que quiera aprender más al respecto y explorar todos los diferentes campos del aprendizaje automático.
  • Cualquier persona que no se sienta tan cómoda con la codificación pero que esté interesada en el aprendizaje automático y quiera aplicarlo fácilmente en conjuntos de datos.
  • Cualquier estudiante universitario que quiera comenzar una carrera en ciencia de datos.
  • Cualquier persona que desee crear valor agregado a su negocio mediante el uso de potentes herramientas de aprendizaje automático.

Requisitos

  • Alguna experiencia básica en programación de Python.
  • Comprensión básica de bibliotecas de Python como numpy, pasdas y matplotlib.
  • Algunas matemáticas de secundaria.

Lo que aprenderás

  • Dominar el aprendizaje automático en Python
  • Haz predicciones precisas
  • Cree modelos sólidos de aprendizaje automático
  • Utilice el aprendizaje automático para fines personales
  • Tener una gran intuición de muchos modelos de Machine Learning.
  • Sepa qué modelo de Machine Learning elegir para cada tipo de problema
  • Utilice SciKit-Learn para tareas de aprendizaje automático
  • Realice predicciones mediante regresión lineal, regresión polinomial y regresión múltiple
  • Clasifique datos utilizando agrupación de K-Means, máquinas de vectores de soporte (SVM), KNN, árboles de decisión, bayes ingenuos, etc.

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 18 de mayo, pero puede vencer en cualquier momento.

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