Curso
Understanding Machine Learning
BásicoNivel de habilidad
Actualizado 6/2026
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Obtén una Introducción a los Conceptos de Aprendizaje Automático
¿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 programar.Explorarás conceptos básicos pero esenciales para iniciar tu andadura en el aprendizaje automático, 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 Conceptos Básicos del Aprendizaje Automático
¿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 aprendizaje automático, explorando su definición básica y su relación con la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Después, te familiarizarás con su vocabulario y terminarás con el flujo de trabajo del aprendizaje automático 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 aprendizaje automático.
Requisitos previos
No hay requisitos previos para este curso1
¿Qué es Machine Learning?
En este capítulo definiremos qué es Machine Learning y su relación con la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Después, aclararemos jerga importante de Machine Learning y terminaremos con el flujo de trabajo para crear modelos.
2
Modelos de Machine Learning
Ahora que ya conoces lo básico de Machine Learning, vamos a profundizar un poco más. Al final de este capítulo sabrás distinguir los diferentes tipos de Machine Learning y cómo evaluar y mejorar tus modelos.
3
Deep Learning
En este capítulo abordaremos Deep Learning empezando por las redes neuronales. Luego, veremos de cerca dos casos de uso habituales: visión por computador y procesamiento del lenguaje natural. Cerraremos el curso comentando los límites y riesgos de Machine Learning.
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