Cursos de Aprendizaje Automático
Aprende a enseñar a las computadoras a aprender. Estos cursos cubren los conceptos y herramientas fundamentales del aprendizaje automático: desde el entrenamiento de modelos hasta la evaluación de predicciones y la creación de aplicaciones inteligentes.
4.4
Calificado según 133 reseñas.
4,697 AprendicesYa inscrito
Habilidades adquiridas:
Ajuste de hiperparámetrosAlgoritmos de Bandidos de Varios BrazosAprendizaje automático con scikit-learnAprendizaje por Diferencia TemporalClustering jerárquico y dendrogramasDBSCAN: manejo de ruido y formas irregularesData PreprocessingEntrenamiento y evaluación de modelosFundamentos de Aprendizaje por RefuerzoFundamentos de GymnasiumFundamentos y algoritmos de clusteringHyperparameter TuningK-means: principios y optimización de conglomeradosLogistic RegressionManejo de datos faltantes y categóricosModel Training and EvaluationModelos de mezcla gaussiana: clustering probabilísticoMétodos de Programación DinámicaNormalización de datos y métricas de distanciaPython Classification ModelsPython ProgrammingRegresión lineal con PythonTécnicas de Monte Carlo
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Explorar Aprendizaje Automático cursos y proyectos
4 horas
32 capítulos
2 horas 19 capítulos
4 horas 28 capítulos
4 horas 34 capítulos
6 horas 37 capítulos
Nivel
Tipo de Lección
Tecnologías
curso
Introducción al ML con Scikit-learn
4 horas 32 capítulosIntermedio
18 ESTUDIANDO AHORA
Habilidades Adquiridas: Aprendizaje automático con scikit-learn, Entrenamiento y evaluación de modelos, Ajuste de hiperparámetros
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Regresión Lineal con Python
2 horas 19 capítulosIntermedio
3 ESTUDIANDO AHORA
Habilidades Adquiridas: Regresión lineal con Python, Entrenamiento y evaluación de modelos
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Classification with Python
4 horas 28 capítulosIntermedio
4 ESTUDIANDO AHORA
Habilidades Adquiridas: Python Programming, Python Classification Models, Logistic Regression, Data Preprocessing, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
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Análisis de Conglomerados
4 horas 34 capítulosIntermedio
9 ESTUDIANDO AHORA
Habilidades Adquiridas: Fundamentos y algoritmos de clustering, Manejo de datos faltantes y categóricos, Normalización de datos y métricas de distancia, K-means: principios y optimización de conglomerados, Clustering jerárquico y dendrogramas, DBSCAN: manejo de ruido y formas irregulares, Modelos de mezcla gaussiana: clustering probabilístico
curso
Introducción al Aprendizaje por Refuerzo
6 horas 37 capítulosAvanzado
4 ESTUDIANDO AHORA
Habilidades Adquiridas: Fundamentos de Aprendizaje por Refuerzo, Algoritmos de Bandidos de Varios Brazos, Métodos de Programación Dinámica, Técnicas de Monte Carlo, Aprendizaje por Diferencia Temporal, Fundamentos de Gymnasium
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6 Cursos
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Ingeniero de Aprendizaje Automático
Ingeniero de PLN
Ingeniero de Aprendizaje Profundo
Científico de Aprendizaje Automático
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(Promedio en EE.UU.)
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*Fuente: Glassdoor
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Cursos de Aprendizaje Automático: Información clave y preguntas
Introducción a los cursos de Aprendizaje Automático
El Aprendizaje Automático (Machine Learning, ML) es un campo de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender a partir de datos y realizar predicciones sin programación explícita. Los cursos de aprendizaje automático enseñan los principios fundamentales del aprendizaje supervisado y no supervisado, el entrenamiento de modelos, el procesamiento de datos y las técnicas de evaluación. Desde regresión lineal y clasificación hasta métodos más avanzados como el aprendizaje por refuerzo, estos cursos guían a los estudiantes en la construcción de modelos capaces de reconocer patrones en los datos y mejorar con el tiempo. El ML se utiliza en diversas aplicaciones, como sistemas de recomendación, detección de fraudes y sistemas autónomos.
Beneficios de nuestros cursos de Aprendizaje Automático
Nuestros cursos ofrecen experiencia práctica con conjuntos de datos reales, instrucción experta y un entorno de aprendizaje flexible. Este enfoque sólido garantiza que los estudiantes no solo adquieran conceptos teóricos, sino que también los apliquen de manera práctica.
Oportunidades profesionales tras completar los cursos de Aprendizaje Automático
Los egresados pueden desempeñarse en diversos roles como Científico de Datos, Ingeniero de Aprendizaje Automático, Analista de IA o Investigador Científico en industrias como finanzas, salud, automotriz y tecnología.
Opciones de cursos de Aprendizaje Automático
Ofrecemos una variedad de cursos, desde opciones para principiantes como Introducción al ML con scikit-learn hasta temas más avanzados como Clasificación con Python y Regresión Lineal con Python. También puede seguir la ruta de Aprendizaje Supervisado para un itinerario de aprendizaje estructurado.
Información sobre certificados
Al completar cualquiera de nuestros cursos de Aprendizaje Automático, los estudiantes reciben un Certificado de Finalización, reconocido en la industria y que puede ayudar a impulsar su carrera profesional.
¿Qué es el aprendizaje automático y por qué es importante?
El Aprendizaje Automático es una rama de la inteligencia artificial que permite a las aplicaciones de software mejorar la precisión de sus predicciones sin ser programadas explícitamente. Es fundamental para crear algoritmos adaptativos capaces de procesar y aprender de datos en tiempo real.
¿Dónde se utiliza el aprendizaje automático en la industria?
El Aprendizaje Automático se utiliza ampliamente en industrias como finanzas para el trading algorítmico, salud para diagnósticos predictivos, automotriz para vehículos autónomos y en servicios al consumidor para experiencias personalizadas.
¿Cuáles son las oportunidades profesionales en el aprendizaje automático?
Las carreras en Aprendizaje Automático incluyen roles como Ingeniero de Aprendizaje Automático, Analista de Datos, Científico de PLN y posiciones en tecnologías emergentes que requieren toma de decisiones basada en datos.
¿Cómo elegir el curso de Aprendizaje Automático adecuado?
Considere su nivel de habilidad actual y sus objetivos profesionales. Los principiantes deben comenzar con "Introducción al ML con scikit-learn", mientras que quienes tengan experiencia previa pueden optar por cursos más especializados como Clasificación con Python y Regresión Lineal con Python.
¿Cuál es el costo de la formación en cursos de Aprendizaje Automático?
El costo de la formación depende del tipo de suscripción y su duración. Para obtener información precisa y detallada sobre precios, así como descuentos disponibles, visite nuestra página de pagos.
¿Qué curso de Aprendizaje Automático es el más adecuado para principiantes?
"Introducción al ML con scikit-learn" es ideal para principiantes sin experiencia en Aprendizaje Automático, ya que proporciona los conocimientos fundamentales necesarios para avanzar en este campo.
¿Cuáles son las habilidades clave para destacar en Aprendizaje Automático?
Las habilidades clave incluyen un sólido conocimiento de estadística, programación (se prefiere Python), intuición para los datos y la capacidad de aplicar modelos matemáticos a problemas del mundo real.
¿Cómo se compara el Aprendizaje Automático con la Inteligencia Artificial en términos de aplicaciones?
El Aprendizaje Automático es un subconjunto de la inteligencia artificial enfocado en sistemas que aprenden a partir de datos, mientras que la IA abarca un espectro más amplio de tecnologías que simulan la inteligencia humana. El Aprendizaje Automático se centra específicamente en algoritmos basados en datos.
¿Qué impacto tiene el Aprendizaje Automático en la industria de la salud?
El Aprendizaje Automático mejora la precisión diagnóstica, optimiza los planes de tratamiento y mejora los resultados de los pacientes mediante análisis predictivos e identificación de enfermedades.
¿Cuáles son los 4 tipos de aprendizaje automático?
Los cuatro tipos principales son aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje semisupervisado y aprendizaje por refuerzo.
¿Es suficiente Python para el aprendizaje automático?
Python es suficiente para comenzar en Aprendizaje Automático debido a sus extensas bibliotecas y frameworks, pero comprender los algoritmos subyacentes y las matemáticas es fundamental para avanzar en el campo.
¿El aprendizaje automático sigue siendo demandado?
Sí, el Aprendizaje Automático sigue teniendo una alta demanda, ya que empresas de diversos sectores dependen de decisiones basadas en datos para la planificación estratégica y la innovación.
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1. | Introducción al ML con Scikit-learn |  4 horas |  32 capítulos |
2. | Regresión Lineal con Python | 2 horas | 19 capítulos |
3. | Classification with Python | 4 horas | 28 capítulos |
4. | Análisis de Conglomerados | 4 horas | 34 capítulos |
5. | Introducción al Aprendizaje por Refuerzo | 6 horas | 37 capítulos |
1. Introducción al ML con Scikit-learn
Horas
Capítulos2. Regresión Lineal con Python
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