El Machine Learning se ha convertido en la gallina de los huevos de oro de la era digital. Detrás de innovaciones como autos que se conducen solos, diagnósticos médicos más certeros que los de cualquier doctor o asistentes virtuales capaces de mantener conversaciones fluidas, se encuentran modelos informáticos que aprenden de los datos como lo haría un cerebro humano.
El potencial de esta tecnología parece no tener límites. Ya sea para predecir tendencias, personalizar productos o automatizar tareas, cada vez más empresas implementan soluciones de aprendizaje automatizado en sus operaciones. Y la demanda por profesionales capaces de sacarle el jugo no hace más que aumentar.
Dominar estas codiciadas habilidades puede catapultar cualquier carrera o emprendimiento a otra galaxia.
Ante la fiebre desatada por el Machine Learning, la plataforma fast.ai ha desarrollado un curso basado en contenidos de la prestigiosa Universidad de San Francisco.
Dictado por el mismísimo Jeremy Howard, una celebridad en el mundo del aprendizaje automatizado, el curso promete enseñar en 12 semanas todos los conceptos clave para aplicar ML a problemas del mundo real.
Estructurado en base a las lecciones del programa de Maestría en Ciencias de la Universidad de San Francisco, el curso explora algoritmos como random forests y regresión logística, técnicas de preparación de datos, evaluación de modelos, desarrollo de productos basados en ML y consideraciones éticas de su aplicación.
Este es un curso ideal para programadores que buscan expandir sus habilidades o cambiar el rumbo de sus carreras. Teniendo en cuenta que es completamente gratuito y dictado por uno de los gurúes del área, no veo por qué dejar pasar la oportunidad.
MÓDULOS DEL CURSO:
- Introducción a Random Forests
- Análisis profundo de Random Forests
- Validación de modelos e interpretación
- Importancia de variables
- Extrapolación y RF desde cero
- Productos de datos
- RF desde cero y descenso de gradiente
- Descenso de gradiente y regresión logística
- Regularización, tasas de aprendizaje y PLN
- Más PLN y datos en columnas
- Embeddings
- Proyecto Rossmann y aspectos éticos
El curso está alojado en la plataforma Fast.ai y puede accederse completamente gratis desde este link, sólo requiere crearse una cuenta.
