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 137 reseñas.
4,726 AprendicesYa inscrito
Habilidades adquiridas:
Ajuste de HiperparámetrosAjuste de hiperparámetrosAlgoritmos de Bandidos de Múltiples BrazosAnálisis de seriesAprendizaje automático con Scikit-learnAprendizaje por Diferencia TemporalArtificial immune systemsClustering jerárquico y dendrogramasCodificación de característicasConstrucción de pipelinesDBSCAN: manejo de ruido y formas irregularesDescenso de gradienteDescomposición matricialDetección de valores atípicosDistribuciones de probabilidadEntrenamiento y Evaluación de ModelosEntrenamiento y evaluación de modelosEscalado de característicasEvolutionary optimization Funciones y conjuntosFundamentos de Aprendizaje por RefuerzoFundamentos de GymnasiumFundamentos y algoritmos de clusteringGenetic algorithms Imputación de valores faltantesIngeniería de característicasIntegralesK-Means: principios y optimización de conglomeradosLimpieza de datosLímites y derivadasManejo de datos faltantes y categóricosMedidas estadísticasModelos de Clasificación en PythonModelos de Mezcla Gaussiana: clustering probabilísticoMétodos de Programación DinámicaNeuroevolutionNormalización de datos y métricas de distanciaParticle swarm optimizationPreprocesamiento de DatosProgramación en PythonReglas de probabilidadRegresión LogísticaRegresión lineal con PythonSelección de característicasSwarm intelligenceTeorema de BayesTransformaciones linealesTransformación de datosTécnicas de Monte CarloVectores y matrices
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32 capítulos
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4 horas 34 capítulos
5 horas 51 capítulos
6 horas 37 capítulos
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ML Introduction with scikit-learn
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Classification with Python
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Cluster Analysis
4 horas 34 capítulosIntermedio
3 ESTUDIANDO AHORA
Habilidades Adquiridas: Clustering fundamentals and algorithms , Handling missing and categorical data , Data normalization and distance metrics , K-Means: principles and cluster optimization , Hierarchical clustering and dendrograms , DBSCAN: noise handling and irregular shapes , Gaussian Mixture Models: probabilistic clustering
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Mathematics for Data Science
5 horas 51 capítulosPrincipiante
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Habilidades Adquiridas: Functions & Sets, Series Analysis , Limits & Derivatives , Integrals , Gradient Descent , Vectors & Matrices , Linear Transformations , Matrix Decomposition , Probability Rules , Bayes' Theorem, Statistical Measures , Probability Distributions
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Introduction to Reinforcement Learning
6 horas 37 capítulosAvanzado
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Bio-Inspired Algorithms
1 hora 16 capítulosPrincipiante
Habilidades Adquiridas: Evolutionary optimization , Swarm intelligence, Genetic algorithms , Particle swarm optimization, Artificial immune systems, Neuroevolution
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Data Preprocessing and Feature Engineering
1 hora 12 capítulosPrincipiante
Habilidades Adquiridas: Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building
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9 Cursos
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Ventajas de Codefinity
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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. | Clasificación con Python | 3 horas | 24 capítulos |
4. | Análisis de Conglomerados | 4 horas | 34 capítulos |
5. | Matemáticas para Ciencia de Datos | 5 horas | 51 capítulos |
1. Introducción al ML con Scikit-learn
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Capítulos2. Regresión Lineal con Python
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