Si estás interesado en el campo del aprendizaje automático? Entonces este curso perfecto es para ti!
Enlace del curso: Machine Learning AZ ™: práctica en Python & R en Data Science-Learn para crear algoritmos de aprendizaje automático
En este curso, aprenderá a crear algoritmos de aprendizaje automático en Python y R a partir de dos expertos en ciencia de datos.
Este curso ha sido diseñado por dos científicos de datos profesionales para que puedan compartir sus conocimientos y ayudarlo a aprender teorías complejas, algoritmos y bibliotecas de codificación de una manera sencilla.
- ¿Cuál es la diferencia entre hablar, contar y narrar?
- Cómo volver a aprender matemáticas
- ¿Cuáles son los conceptos básicos que debe saber antes de aprender el software ETABS?
- ¿Cuáles son los mejores recursos para aprender francés, como videos, audios, podcasts y recursos de gramática?
- ¿Cuáles son algunos consejos para aprender un idioma con un alfabeto diferente?
Le guiarán paso a paso en el mundo del aprendizaje automático. Con cada tutorial, desarrollará nuevas habilidades y mejorará su comprensión de este desafiante pero lucrativo subcampo de Data Science.
Este curso es divertido y emocionante, pero al mismo tiempo se sumergen profundamente en el Aprendizaje automático. Se estructura de la siguiente manera:
- Parte 1 – Preprocesamiento de datos
- Parte 2 – Regresión: Regresión lineal simple, Regresión lineal múltiple, Regresión polinomial, RVS, Regresión del árbol de decisión, Regresión aleatoria de bosques
- Parte 3 – Clasificación: Regresión logística, K-NN, SVM, SVM del núcleo, Bayes ingenuos, Clasificación del árbol de decisión, Clasificación de bosques aleatorios
- Parte 4 – Agrupación en clúster: K-medias, agrupación jerárquica
- Parte 5 – Aprendizaje de reglas de asociación: Apriori, Eclat
- Parte 6: Aprendizaje por refuerzo: confianza superior, muestreo de Thompson
- Parte 7 – Procesamiento de 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 la dimensionalidad: PCA, LDA, PCA de núcleo
- Parte 10 – Selección de modelo y realce: validación cruzada en k-fold, ajuste de parámetros, búsqueda de cuadrícula, XGBoost
Además, el curso está lleno de ejercicios prácticos que se basan en ejemplos en vivo. Así que no solo aprenderá la teoría, sino que también obtendrá práctica práctica en la construcción de sus propios modelos.
Y como beneficio adicional, este curso incluye plantillas de código R y Python que puede descargar y usar en sus propios proyectos.
¿Quién es el público objetivo?
- Cualquier persona interesada en el aprendizaje automático
- Alumnos que tienen al menos conocimientos de secundaria en matemáticas y que desean comenzar a aprender Aprendizaje automático.
- 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 desee aprender más sobre él y explorar todos los diferentes campos del aprendizaje automático.
- Cualquier persona que no esté tan cómoda con la codificación pero que esté interesada en el Aprendizaje Automático y quiera aplicarlo 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 un científico de datos.
- Cualquier persona que desee crear un valor agregado a su negocio mediante el uso de potentes herramientas de aprendizaje automático.
¿Que aprenderás?
- Master Machine Learning en Python & R
- Tener una gran intuición de muchos modelos de Machine Learning.
- Hacer predicciones precisas
- Hacer poderoso analisis
- Hacer modelos robustos de Machine Learning.
- Cree un fuerte valor añadido para su negocio.
- Utilice el aprendizaje automático para fines personales
- Manejar temas específicos como aprendizaje de refuerzo, PNL y aprendizaje profundo
- Manejar técnicas avanzadas como la reducción de dimensiones.
- Sepa qué modelo de Machine Learning elegir para cada tipo de problema
- Construye un ejército de poderosos modelos de Machine Learning y sabe cómo combinarlos para resolver cualquier problema.
Requerimientos
- Sólo un nivel de matemáticas de la escuela secundaria
Enlace del curso: Machine Learning AZ ™: práctica en Python & R en Data Science-Learn para crear algoritmos de aprendizaje automático