Puede tomar el curso a continuación que necesita las matemáticas básicas de la escuela secundaria como requisito previo para el aprendizaje automático.
¿Interesado en el campo del Aprendizaje Automático? Entonces este curso es para ti!
Requisitos para tomar este curso es-
- 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
- ¿Cuáles son las cosas que más aprendo para entender la gramática turca y ser fluido?
- ¿Cómo aprender a hablar un idioma extranjero si soy introvertido?
- ¿Cuál es el mejor programa para enseñar a niños de 10 a 15 años de programación?
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Este curso ha sido diseñado por dos científicos de datos profesionales para que podamos compartir sus conocimientos y ayudarlo a aprender teorías complejas, algoritmos y bibliotecas de codificación de una manera sencilla.
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.
¿Qué aprenderé?
- 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.
Enlace del curso: Machine Learning AZ ™: práctica en Python & R en Data Science-Learn para crear algoritmos de aprendizaje automático
Y para el aprendizaje profundo, creo que debajo del curso es uno de los mejores cursos disponibles en Market. Veamos qué aprenderás a través de este curso.
Course Link- Deep Learning AZ ™: redes neuronales artificiales con manos | Aprende a crear algoritmos de aprendizaje profundo en Python
¿Que aprenderás?
- Entender la intuición detrás de las redes neuronales artificiales.
- Aplicar redes neuronales artificiales en la práctica.
- Comprender la intuición detrás de las redes neuronales convolucionales.
- Aplicar redes neuronales convolucionales en la práctica.
- Comprender la intuición detrás de las redes neuronales recurrentes
- Aplicar redes neuronales recurrentes en la práctica.
- Comprender la intuición detrás de los mapas autoorganizados.
- Aplicar los mapas autoorganizados en la práctica.
- Entender la intuición detrás de las máquinas de Boltzmann.
- Aplicar las máquinas de Boltzmann en la práctica.
- Entender la intuición detrás de AutoEncoders
- Aplicar AutoEncoders en la práctica.
Course Link- Deep Learning AZ ™: redes neuronales artificiales con manos | Aprende a crear algoritmos de aprendizaje profundo en Python
Aprenda a crear Algoritmos de aprendizaje profundo en Python con dos expertos en Aprendizaje automático y Ciencia de datos. Plantillas incluidas.