Aprendizaje automático con Scikit-learn, PyTorch y Hugging Face

La inteligencia artificial moderna abarca todo, desde regresiones lineales simples hasta modelos de lenguaje complejos.Este curso cubre la brecha entre la teoría y la práctica, proporcionando una introducción completa a las herramientas que impulsan las innovaciones de IA de hoy.Progresará desde el análisis básico de datos hasta la comprensión de la arquitectura de las redes neuronales modernas y los sistemas generativos. A través de explicaciones claras y ejemplos basados en código, obtendrá la confianza para manejar datos y construir modelos que resuelvan problemas del mundo real.Al final de este programa, tendrá una comprensión funcional de cómo seleccionar, entrenar y refinar modelos para varias aplicaciones. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje supervisado y no supervisado con Scikit-learn. - Implemente arquitecturas de aprendizaje profundo y administre tensores de datos usando PyTorch. - Aplique modelos de transformador previamente entrenados para tareas de lenguaje natural utilizando el ecosistema Hugging Face. - Practique la limpieza de datos esenciales, el escalado de características y las técnicas de validación de modelos. - Explore los conceptos modernos de IA generativa, incluidas las incrustaciones de vectores y las estrategias de ajuste fino. - Desarrollar un flujo de trabajo para evaluar el rendimiento del modelo y garantizar la confiabilidad del modelo. El curso comienza con las definiciones fundamentales y el ciclo de vida del aprendizaje automático, pasando por los algoritmos clásicos hasta los temas avanzados de aprendizaje profundo. Está diseñado específicamente para principiantes que desean un enfoque claro y basado en texto para el aprendizaje sin ningún requisito previo.