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Descripción del curso
¿Qué hay detrás del bombo del machine learning? En este curso no técnico, aprenderás todo lo que te ha dado miedo preguntar sobre el machine learning. No hace falta codificar. Los ejercicios prácticos te ayudarán a superar la jerga y a aprender cómo esta apasionante tecnología lo impulsa todo, desde los coches autoconducidos hasta tus sugerencias personales de compra en Amazon.
¿Cómo funciona el machine learning, cuándo puedes utilizarlo y cuál es la diferencia entre IA y machine learning? Están todos cubiertos. Adquiere conocimientos en este campo tan influyente y de gran demanda, y descubre por qué el machine learning es para todos.
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Comprender los temas de datos
Ir a la pista- 1
¿Qué es el machine learning?
GratuitoEn este capítulo, definiremos el machine learning y su relación con la ciencia de datos y la inteligencia artificial. A continuación, desentrañaremos la jerga importante del machine learning y terminaremos con el flujo de trabajo del machine learning para construir modelos.
¿Qué es el machine learning?50 xpGenerar recomendaciones de películas50 xpLa IA, la ciencia de datos y el machine learning entran en un bar...50 xp¿Qué hay de cierto en el machine learning?100 xpConceptos de machine learning50 xpJerga del machine learning100 xpSupervisado vs no supervisado50 xpFlujo de trabajo de machine learning50 xpPasos para construir un modelo100 xpUn verdadero paso50 xp - 2
Modelos de machine learning
Ahora que conoces los fundamentos del machine learning, vamos a profundizar un poco más. Al final de este capítulo, conocerás los distintos tipos de machine learning, así como la forma de evaluar y mejorar tus modelos.
Aprendizaje supervisado50 xpCalentamiento50 xpRegresión con clase100 xpAprendizaje no supervisado50 xpNo necesitamos supervisión100 xp¡Hay que agruparlos a todos!50 xpEvaluar el rendimiento50 xp¿Verdadero o falso?100 xpTierra de confusión50 xpMejorar el rendimiento50 xpEs un largo camino hasta la cima100 xpExplora el ajuste de hiperparámetros50 xp - 3
Aprendizaje profundo
En este capítulo, desentrañaremos el aprendizaje profundo empezando por las redes neuronales. A continuación, examinaremos más detenidamente dos casos de uso habituales del aprendizaje profundo: la visión por ordenador y el procesamiento del lenguaje natural. Terminaremos el curso discutiendo los límites y peligros del machine learning.
Aprendizaje profundo50 xp¿Qué es el aprendizaje profundo?100 xp¿Debo utilizar el aprendizaje profundo?50 xpVisión por ordenador50 xpDatos de la imagen50 xpEl proceso100 xpProcesamiento del Lenguaje Natural50 xpAnálisis del sentimiento50 xpClasificación de las tareas de machine learning100 xpBolsa de palabras50 xpLímites del machine learning50 xp¿Caja negra o no caja negra?100 xpDetectar el sesgo en el machine learning50 xp¡Enhorabuena!50 xp
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