El machine learning, o aprendizaje automático, se ha convertido en una de las áreas más relevantes en el mundo de la tecnología.
¿Te has preguntado cómo las computadoras pueden hacer recomendaciones personalizadas o detectar fraudes? Esta fascinante tecnología permite que las máquinas aprendan de los datos sin programación específica para cada tarea.
En la actualidad, el aprendizaje automático está transformando diversas industrias, haciendo que la capacidad de comprenderlo y aplicarlo sea invaluable.
Hoy en día, saber sobre machine learning es más que una tendencia; es una necesidad en el mercado laboral. Compañías de todos los tamaños buscan aumentar su competitividad mediante la implementación de modelos de aprendizaje automático. Con el auge de la data y la Inteligencia Artificial, una formación en este campo no solo es beneficiosa sino, en muchos casos, esencial.
Si tienes interés en la tecnología y deseas desarrollar habilidades prácticas, el curso “Introduction to Machine Learning with Python” es una excelente opción.
Este curso gratuito proporcionará las bases necesarias para comenzar tu camino en el aprendizaje automático, permitiéndote explorar nuevas oportunidades en tu carrera profesional.
Información sobre el Curso
- Título del curso: Introduction to Machine Learning with Python
- Plataforma: Ingenium Academy
- Costo: Gratis
- Duración total: 1 hora y 59 minutos de video bajo demanda
- Calificación: 3,2 de 5 (basado en 4 calificaciones)
Requisitos previos:
- Programación básica en Python
- Conocimientos introductorios de Cálculo y Álgebra Lineal
Contenido del curso
El curso se divide en cuatro secciones, cada una enfocando importantes aspectos del machine learning:
- Introducción al Machine Learning
- Definición y relevancia en el mundo actual.
- Ejemplo práctico: Encontrar la línea de mejor ajuste.
- Temas clave: Funciones de costo y técnica de optimización (gradiente).
- Regresión
- Análisis y predicción de resultados continuos.
- Evaluación de diferentes modelos de regresión.
- Experiencia práctica con ajustes de modelos de regresión simple y múltiple.
- Clasificación
- Predicción de resultados categóricos.
- Introducción a la regresión logística.
- Técnicas avanzadas: Árboles de decisión y bosques aleatorios.
- Clustering
- Agrupamiento de puntos de datos similares.
- Enfoque en el algoritmo K-means.
- Exploración de datos para descubrir patrones ocultos.
Cómo registrarse
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