¿Interesado en el campo del aprendizaje automático? ¡Entonces este curso es para ti!
Enlace al curso: Machine Learning AZ ™: Python práctico y R en ciencia de datos: aprenda a crear algoritmos de aprendizaje automático
Aprenda a crear algoritmos de aprendizaje automático en Python y R con dos expertos en ciencia de datos. Plantillas de código incluidas.
- ¿Cuál es el papel de la función de activación en una red neuronal? ¿Cómo funciona esto en un sistema de red neuronal humana?
- ¿Cuál es la mejor GPU que se utilizará para Deep Learning con presupuesto (> 400 $)?
- ¿Cómo funcionan las redes de propuestas regionales (RPN)?
- ¿Cómo debo elegir entre convertirme en un desarrollador de JavaScript de pila completa o un ingeniero de aprendizaje automático?
- ¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural en términos simples?
Este curso ha sido diseñado por dos científicos de datos profesionales para que podamos compartir sus conocimientos y ayudarlo a aprender teoría compleja, algoritmos y bibliotecas de codificación de una manera simple.
Te llevarán paso a paso al mundo del aprendizaje automático. Con cada tutorial, desarrollará nuevas habilidades y mejorará su comprensión de este desafiante pero lucrativo subcampo de la ciencia de datos.
Este curso es divertido y emocionante, pero al mismo tiempo se sumergen profundamente en Machine Learning. Está estructurado de la siguiente manera:
- Parte 1: preprocesamiento de datos
- Parte 2: Regresión: Regresión lineal simple, Regresión lineal múltiple, Regresión polinómica, SVR, Regresión de árbol de decisión, Regresión forestal aleatoria
- Parte 3 – Clasificación: Regresión logística, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Clasificación del árbol de decisión, Clasificación aleatoria del bosque
- Parte 4 – Agrupación: K-medias, agrupación jerárquica
- Parte 5 – Aprendizaje de reglas de asociación: Apriori, Eclat
- Parte 6 – Aprendizaje de refuerzo: límite de confianza superior, muestreo de Thompson
- Parte 7 – Procesamiento del lenguaje natural: modelo de bolsa de palabras y algoritmos para PNL
- Parte 8 – Aprendizaje profundo: redes neuronales artificiales, redes neuronales convolucionales
- Parte 9 – Reducción de dimensionalidad: PCA, LDA, Kernel PCA
- Parte 10 – Selección y refuerzo del modelo: validación cruzada k-fold, ajuste de parámetros, búsqueda de cuadrícula, XGBoost
Además, el curso está repleto de ejercicios prácticos basados en ejemplos en vivo. Entonces, no solo aprenderá la teoría, sino que también obtendrá práctica práctica para construir sus propios modelos.
Y como beneficio adicional, este curso incluye plantillas de código Python y R que puede descargar y usar en sus propios proyectos.
¿Quién es el público objetivo?
- Cualquier persona interesada en Machine Learning
- Estudiantes que tienen al menos conocimientos de secundaria en matemáticas y que desean comenzar a aprender Machine Learning
- Cualquier persona de nivel intermedio que conozca los conceptos básicos del aprendizaje automático, incluidos los algoritmos clásicos como la regresión lineal o la regresión logística, pero que quieran obtener más información al respecto y explorar todos los diferentes campos del aprendizaje automático.
- Cualquier persona que no se sienta cómoda con la codificación pero que esté interesada en el aprendizaje automático y quiera aplicarla fácilmente en los conjuntos de datos.
- Cualquier estudiante en la universidad que quiera comenzar una carrera en Data Science.
- Cualquier analista de datos que quiera subir de nivel en Machine Learning.
- Cualquier persona que no esté satisfecha con su trabajo y que quiera convertirse en Data Scientist.
- Cualquier persona que desee crear valor agregado a su negocio mediante el uso de potentes herramientas de Machine Learning
¿Qué voy a aprender?
- Master Machine Learning en Python & R
- Tener una gran intuición de muchos modelos de Machine Learning
- Hacer predicciones precisas
- Haz un análisis poderoso
- Hacer modelos robustos de aprendizaje automático
- Crea un fuerte valor agregado para tu negocio
- Usar Machine Learning para fines personales
- Manejar temas específicos como el aprendizaje por refuerzo, PNL y aprendizaje profundo
- Manejar técnicas avanzadas como la reducción de dimensionalidad
- Sepa qué modelo de Machine Learning elegir para cada tipo de problema
- Construya un ejército de poderosos modelos de Machine Learning y sepa cómo combinarlos para resolver cualquier problema.
Requisitos
- Solo un nivel de matemáticas de secundaria
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