Aprendizaje automático práctico: fundamentos de modelos supervisados y no supervisados

El aprendizaje automático es la fuerza impulsora de la tecnología moderna, desde los motores de recomendación hasta el análisis predictivo, y comprender cómo funcionan estos algoritmos es el primer paso para crear aplicaciones inteligentes. En este curso completo basado en texto, pasará de ser un principiante completo a un profesional seguro capaz de conceptualizar, construir y evaluar modelos de aprendizaje automático.Aprenderá los conceptos matemáticos y lógicos básicos detrás de los algoritmos y cómo aplicarlos a conjuntos de datos del mundo real. Qué aprenderá: Comprender las diferencias fundamentales entre el aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo; Construir modelos predictivos utilizando algoritmos de regresión y clasificación; Agrupar conjuntos de datos complejos utilizando técnicas de agrupación y reducción de dimensionalidad; Evaluar el rendimiento del modelo utilizando precisión, recuperación y validación cruzada El curso comienza con la terminología esencial y los fundamentos matemáticos antes de guiarlo a través de ejemplos prácticos de código para entrenar y probar modelos.El curso también le enseñará a crear modelos de datos y métricas de datos. Avanzará desde modelos lineales básicos hasta métodos complejos de conjunto y tuberías de validación modernas.Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos, desarrolladores y entusiastas de la tecnología sin experiencia previa en aprendizaje automático.Comience su viaje al mundo de la inteligencia artificial hoy.