Flujo de trabajo de aprendizaje automático: de los datos a la implementación

¿Tiene curiosidad por el aprendizaje automático pero no está seguro de cómo llevar un modelo de una idea a una solución que funcione?El aprendizaje automático es más que solo algoritmos; es un proceso estructurado de extremo a extremo que garantiza resultados efectivos y confiables.Este curso desmitifica todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático, guiándolo a través de cada etapa crítica. Siguiendo este flujo de trabajo integral, obtendrá la confianza necesaria para abordar los desafíos de aprendizaje automático del mundo real, organizar sus proyectos de manera eficiente y entregar modelos sólidos e impactantes que resuelvan problemas. Lo que aprenderás: * Comprender las etapas fundamentales de un flujo de trabajo de proyecto de aprendizaje automático. * Preparar y transformar datos sin procesar de manera efectiva para el entrenamiento de modelos. * Seleccionar, entrenar y ajustar los modelos de aprendizaje automático apropiados. * Evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas clave y técnicas de diagnóstico. * Implementar modelos entrenados y establecer prácticas básicas de monitoreo. * Identificar y abordar consideraciones éticas y sesgos en los datos y modelos. * Aplicar un flujo de trabajo iterativo de extremo a extremo para crear soluciones prácticas de ML. Este curso comienza con la terminología básica y los conceptos fundamentales, luego avanza a través de cada fase del flujo de trabajo, desde la ingestión y preparación de datos hasta la selección de modelos, entrenamiento, evaluación y, finalmente, implementación y monitoreo.Aprenderás a pensar sistemáticamente sobre los proyectos de aprendizaje automático. Este curso está diseñado para principiantes absolutos sin experiencia previa en aprendizaje automático o ciencia de datos.No se requieren requisitos previos para comenzar a aprender. Comience su viaje para dominar el flujo de trabajo de aprendizaje automático hoy mismo.