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Fundamentos del Aprendizaje Automático
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115 reseñas
Intermediate
El curso ofrece una introducción a los conceptos y técnicas esenciales en el campo del aprendizaje automático. Este completo itinerario de aprendizaje abarca varios temas cruciales, como la utilización de la biblioteca scikit-learn para la iniciación al aprendizaje automático, la aplicación de la regresión lineal para el modelado predictivo, la exploración de métodos de clasificación para categorizar datos y el estudio de algoritmos de agrupación para descubrir patrones inherentes a los conjuntos de datos. Mostrar más
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Try Codefinity TeamsWhat you will learn
- Understand the core principles of supervised learning and apply them using scikit-learn
- Develop a strong mathematical foundation for data science, including linear algebra, probability, and optimization
- Learn to implement and evaluate linear regression models for predictive analysis
- Explore classification techniques and build models to distinguish between different categories of data
- Master ensemble learning methods to improve model performance and robustness
- Learn the core principles of neural networks, how to build basic deep learning models and evaluate them
- 121 chapters
- 17 hours
- 123 tasks
Trusted by employees of leading companies
Learning track content
Module 1 / ML Introduction with scikit-learn
Learn the Machine Learning concepts and the ML project workflow.
Preprocessing is probably the most important stage of an ML project. This chapter covers the preprocessing steps needed for almost any dataset.
- Scikit-learn ConceptsPreview
- Getting Familiar with DatasetPreview
- Dealing with Missing ValuesPreview
- Impute Missing ValuesPreview
- OrdinalEncoderPreview
- One-Hot EncoderPreview
- LabelEncoderPreview
- Encode Categorical VariablesPreview
- Why Scale the Data?Preview
- StandardScaler, MinMaxScaler, MaxAbsScalerPreview
- Scale the FeaturesPreview
- Preprocessing SummaryPreview
A pipeline is a neat way to combine all the preprocessing steps as well as a model. Pipelines make it much easier to train and use a model.
Modeling is the most fun stage of an ML project. Let's learn to build, fine-tune and evaluate the model!
- ModelsPreview
- KNeighborsClassifierPreview
- Evaluating a Model. Train-Test split.Preview
- Cross-ValidationPreview
- Evaluate the Model with Cross-ValidationPreview
- GridSearchCVPreview
- The Flaw of GridSearchCVPreview
- Tune Hyperparameters with RandomizedSearchCVPreview
- Modeling SummaryPreview
- Putting It All TogetherPreview
Module 2 / Linear Regression with Python
Let's start with the simplest Linear Regression model! You will learn the idea behind Linear Regression and how to make predictions in Python.
Most real-world prediction tasks involve more than one feature. You will learn how to handle Linear Regression with multiple features.
A straight line does not always describe the data well. Let's learn how to build a more complex model for prediction! That's what the Polynomial Regression is suited for.
Now that you know how to build many Linear Regression models, you need a way to choose the best one. This is achievable using metrics. This section explains the most used ones and the difficulties you can face using them.
Module 4 / Ensemble Learning
What is an ensemble? How are ensembles different from standard machine-learning models? What are the types of ensembles? Let's consider the answers to these questions.
Let's consider some commonly used bagging ensemble models, the features of their use, and also apply some of them to solve real-life tasks.
The mechanism of work of boosting models differs from bagging models. Now we will explore these distinctions, gain insights into utilizing model boosting for problem-solving, and illustrate its functionality through practical demonstrations.
Let's consider some commonly used stacking ensemble models, the features of their use, and also apply some of them to solve real-life tasks.
Module 5 / Introduction to Neural Networks
First, we will discuss what a neural network is and how it works. And also consider the scope of its application.
Next, we will try to build our own neural network and see how efficiently it copes with learning. We will also consider a ready-made solution from the scikit-learn library.
Finally, we will give you some additional useful information on how to understand which model to use and what types of neural networks there are. To complete the course, you will be tested on your acquired knowledge.
Requirements
- A computer with a browser - all browsers are supported.
- Your enthusiasm to enhance your tech skills.
- Everything else needed to start learning and practicing is already included in this course.
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Ruslan Kravchuk
Lo principal es aprender y no rendirse
El material es bueno, hay mucho que aprender, todo para ser mejor y lo principal es aprender lo que quieres....
Matteo Comune
Gracias a ellos estoy aprendiendo mucho…
Gracias a ellos estoy aprendiendo mucho más rápido porque te ayudan a entender todo desde cero. Es el mejor sitio web que ayuda a las personas sin conocimientos previos de IT...
Yuliana Cadavid
gran curso para principiantes
gran curso para principiantes, ponen a prueba tus conocimientos en cada lección...
Elpunzon
Estoy disfrutando de mi experiencia en Codefinity…
Estoy disfrutando de mi experiencia de aprendizaje de Python en Codefinity. La forma de aprendizaje autoinducido es genial porque puedo adaptarlo a mi horario...
Alexandru Alexandru
Es agradable aprender de codefinity
Es agradable aprender de codefinity. Es fácil y tiene buenos ejemplos de lo que aprendí aquí...
jacob Templet
Easy to follow along with and provides…
Fácil de seguir y proporciona desafío en mi vida cotidiana. El desafío me mantiene con ganas de aprender día tras día...
Elan
Codefinity es una herramienta de aprendizaje integral…
Codefinity es una herramienta de aprendizaje integral que te ayuda a desarrollar tus habilidades como ingeniero de software o científico de datos. Los ejercicios son divertidos y una buena...
Thibault
Primera vez aprendiendo a programar
Primera vez aprendiendo a programar y haciéndolo con éxito con Codefinity - Gracias...
Adrien Morel
Bien diseñado para principiantes totales
Bien diseñado para principiantes totales, el progreso incremental me da confianza....
_Gracy
simplemente está perfectamente bien explicado
¡Simplemente está perfectamente bien explicado! hasta ahora no he experimentado ninguna dificultad porque todo está tan bien organizado...
Ruslan Kravchuk
Lo principal es aprender y no rendirse
El material es bueno, hay mucho que aprender, todo para ser mejor y lo principal es aprender lo que quieres....
Matteo Comune
Gracias a ellos estoy aprendiendo mucho…
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Yuliana Cadavid
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Elan
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Thibault
Primera vez aprendiendo a programar
Primera vez aprendiendo a programar y haciéndolo con éxito con Codefinity - Gracias...
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_Gracy
simplemente está perfectamente bien explicado
¡Simplemente está perfectamente bien explicado! hasta ahora no he experimentado ninguna dificultad porque todo está tan bien organizado...
Data Engineer
Certificado de Finalización
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Learning tracks
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406 Tareas
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2 Cursos
1 Proyecto
114 Tareas
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417 Tareas
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Learning tracks
pista
Web Development with C#
Principiante
4.7
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Python de Cero a Héroe
Principiante
4.7
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SQL de Cero a Héroe
Principiante
4.7
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C++ para Principiantes
Principiante
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Game Development with Unity
Principiante
4.7
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Conviértete en un Desarrollador de React
Intermedio
4.6
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Excel Essentials
Principiante
4.7
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Data Analyst Foundation
Principiante
4.8
(2333)
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Esenciales de Java
Principiante
4.8
(172)
pista
Python: Más allá del nivel intermedio
Principiante
4.6
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pista
Desarrollo Web Full Stack
Principiante
4.7
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Fundamentos del Desarrollo Frontend
Principiante
4.7
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pista
Análisis y Visualización de Datos con Python
Intermedio
4.7
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C++ Mastery
Avanzado
4.8
(16)
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Java Web
Avanzado
4.7
(1103)
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Become a QA Engineer
Principiante
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Video Production with Adobe
Principiante
5.0
(4)
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UI/UX Design Tools
Principiante
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Become a Development expert
Interactive exercises
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