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 205 reseñas.
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Habilidades adquiridas:
A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAjuste de HiperparámetrosAjuste de hiperparámetrosAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgoritmos de Bandidos de Múltiples BrazosAlgoritmos genéticosAnomaly detection evaluation Análisis de componentes principales (PCA)Análisis de seriesApplied Calibration WorkflowsApproximate ReasoningAprendizaje automático con scikit-learnAprendizaje por Diferencia TemporalAutomated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian NetworksBayesian OptimizationBernoulli DistributionBias–Variance TradeoffBoosting AlgorithmsCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost ModelingCategorical Feature HandlingChi-Square AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Cloud Compute PatternsCloud Data Science WorkflowsCloud Mental ModelsCloud Networking ConceptsCloud Storage ArchitecturesClustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Clustering jerárquico y dendrogramasCodificación de característicasCoefficient VisualizationCommittee-Based QueryingConcentration of MeasureConditional IndependenceConjugate PriorsConstrucción de pipelinesConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCovarianza y descomposición en valores propiosCross-validation techniquesCurse of DimensionalityDBSCAN: manejo de ruido y formas irregularesData Access PatternsData Leakage PreventionData Preprocessing with TransformersData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDeduplication AlgorithmsDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescenso de gradienteDescomposición matricialDescriptive StatisticsDetección de valores atípicosDimensionality reduction evaluation Distance CollapseDistribuciones de probabilidadDrift Detection FundamentalsEffective DocumentationEmpirical Risk MinimizationEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEntrenamiento y Evaluación de ModelosEntrenamiento y evaluación de modelosEscalado de característicasEstimator IntrospectionEthical AI PrinciplesEvaluation Under Distribution ShiftExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisExponential Family UnderstandingFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFunciones y conjuntosFundamentos de Aprendizaje por RefuerzoFundamentos de GymnasiumFundamentos y algoritmos de clusteringFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGaussian DistributionGeneralization BoundsGeometric Implications for ML AlgorithmsGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGestión de datos faltantes y categóricosGradient Boosting for TSGradient DescentGraph Embedding IntuitionGraph LaplaciansGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsHelmert CodingHigh-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Geometry IntuitionHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHypothesis TestingIdentity and Access ManagementImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImputación de valores faltantesInductive BiasInformation-Theoretic LossesIngeniería de característicasIntegralesInteligencia de enjambreIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJupyter Notebook ProficiencyK-Means: principios y optimización de conglomeradosKernel MethodsKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKolmogorov–Smirnov TestL1, L2, and Elastic Net RegularizationLabel Efficiency TechniquesLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLikelihood vs ProbabilityLimpieza de datosLinear Algebra FoundationsLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLoss Function Selection and ComparisonLímites y derivadasMLOps FundamentalsManual Search MethodsMarkov Random FieldsMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMaximum-Margin SolutionsMean-CenteringMedidas estadísticasMembership FunctionsMinimum-Norm SolutionsModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel Selection UtilitiesModel-Based Drift DetectionModelos de Clasificación en PythonModelos de mezcla gaussiana: clustering probabilísticoMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMultinomial DistributionMultivariate AnalysisMétodos de Programación DinámicaNeuroevoluciónNode ClassificationNormalización de datos y métricas de distanciaNormalization (L1, L2, Max)Offline vs Online Evaluation ReasoningOne-Class SVM for Novelty DetectionOptimización evolutivaOptimización por enjambre de partículasOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPGM Inference and LearningPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPreprocesamiento de DatosPreprocessing PipelinesPrincipal Component Analysis TheoryProbabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsProgramación en PythonRIPPER AlgorithmRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesReducción de dimensionalidadReglas de probabilidadRegresión LogísticaRegresión lineal con PythonRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Reliability DiagramsReproducibility in ML WorkflowsReproducible Analysis HabitsRisk Minimization TheoryRobust Model AssessmentRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling Strategies in MLSelección de característicasServerless and Event-Driven DesignSimilarity Scoring for GraphsSistemas inmunes artificialesSpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsSpectral Graph TheorySpectral TheoryStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStochastic OptimizationStress Testing ML ModelsTemporal ValidationTeorema de BayesTheoretical OverfittingTime Series AnalysisTime Series WindowingTransformaciones linealesTransformación de datosTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsTécnicas de Monte CarloUncertainty-Based QueryingVC DimensionVector and Raster Data HandlingVectores y matricesWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationWorkflow AutomationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn API Usagescikit-learn Active Learning Implementationt-Norms and t-Conormst-test and z-test Application
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Bio-Inspired Algorithms with Python
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2 horas 18 capítulosPrincipiante
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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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2. | Regresión Lineal con Python | 2 horas | 19 capítulos |
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5. | Matemáticas para Ciencia de Datos | 5 horas | 51 capítulos |
1. Introducción al Aprendizaje Automático con Python
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