Comprender el machine learning
"Una introducción al aprendizaje automático sin necesidad de programación."
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Descripción del curso
Introducción a los conceptos de machine learning
¿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.Explorarás conceptos básicos pero esenciales para iniciar tu andadura en el machine learning, utilizando ejercicios prácticos para afianzar tus conocimientos. Esto incluye desarrollar una comprensión más allá de la jerga y aprender cómo esta apasionante tecnología impulsa todo, desde los coches autoconducidos hasta tus sugerencias personales de compra en Amazon.
Explora los fundamentos del machine learning
¿Cómo funciona el machine learning, cuándo puedes utilizarlo y cuál es la diferencia entre IA y machine learning? Este curso abarca todos estos temas.Empezarás desentrañando qué es el machine learning, explorando su definición básica y su relación con la ciencia de datos y la inteligencia artificial. A continuación, te familiarizarás con su vocabulario y terminarás con el flujo de trabajo de machine learning para construir modelos.
Terminamos el curso profundizando en el aprendizaje profundo. Explorarás dos casos de uso habituales del aprendizaje profundo: la visión por ordenador y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), y reconocerás los límites y peligros del machine learning.
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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 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 sobre el machine learning?100 xpConceptos del machine learning50 xpJerga del machine learning100 xpSupervisado frente a no supervisado50 xpFlujo de trabajo del 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 y la forma de evaluar y mejorar tus modelos.
Aprendizaje supervisado50 xpCalentamiento50 xpRegresión con clase100 xpAprendizaje no supervisado50 xpNo necesitamos supervisión100 xpHaz clústeres con todos50 xpEvaluar el rendimiento50 xp¿Verdadero o falso?100 xpTierra de confusión50 xpMejorar el rendimiento50 xpEs un largo camino hasta la cima100 xpExplora la optimización 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 artificial y el procesamiento de lenguajes naturales. 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 artificial50 xpDatos de imagen50 xpEl proceso100 xpProcesamiento de lenguajes naturales50 xpAnálisis de sentimiento50 xpClasificar 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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