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Fundamentos del aprendizaje automático en Python
Actualizado 3/2025
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Descripción del programa
Fundamentos del aprendizaje automático en Python
Desbloquea el poder del aprendizaje automático con Python
Sumérgete en el apasionante mundo del aprendizaje automático con Python en este completo Curso. Empezarás dominando los fundamentos del aprendizaje supervisado utilizando la popular biblioteca scikit-learn. Trabaja con conjuntos de datos del mundo real para construir potentes modelos predictivos y adquiere experiencia práctica abordando problemas de clasificación y regresión.Explora las técnicas de aprendizaje no supervisado
Amplía tus habilidades aprendiendo a descubrir patrones y estructuras ocultos en datos no etiquetados. Utilizando las bibliotecas scikit-learn y scipy de Python, lo harás:- Agrupa los puntos de datos en grupos distintos
- Reducir la dimensionalidad para visualizar conjuntos de datos de alta dimensión
- Extraer ideas significativas de datos complejos
- Aplicar el aprendizaje no supervisado para resolver retos del mundo real
Sumérgete en el Aprendizaje Profundo con PyTorch
Descubre el poder de las redes neuronales y el aprendizaje profundo mientras aprendes a construir y entrenar modelos utilizando PyTorch, un marco de aprendizaje profundo de vanguardia. Mediante ejercicios interactivos, construirás tu primera red neuronal desde cero mientras dominas conceptos clave como la retropropagación y el descenso de gradiente. También explorarás técnicas para optimizar el rendimiento del modelo ajustando hiperparámetros y aplicando el aprendizaje profundo a tareas como la clasificación de imágenes y el análisis de sentimientos.Explora los Fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo
Completa tu viaje por el aprendizaje automático explorando el fascinante campo del aprendizaje por refuerzo. Utilizando la biblioteca Gymnasium de Python, aprenderás cómo los agentes inteligentes pueden aprender comportamientos óptimos mediante ensayo y error. Adquiere experiencia práctica:- Formulación de problemas de aprendizaje por refuerzo
- Implementación de algoritmos clásicos como el aprendizaje Q y los gradientes políticos
- Entrenamiento de agentes para resolver entornos complejos
- Aplicar el aprendizaje por refuerzo a escenarios del mundo real como los juegos y la robótica
¿Por qué Aprendizaje Automático con Python?
Python se ha convertido en el lenguaje de referencia para el aprendizaje automático debido a su sencillez, versatilidad y amplio ecosistema de potentes bibliotecas. Al aprender aprendizaje automático con Python, estarás equipado con las herramientas y habilidades necesarias para abordar diversos problemas en todos los sectores, desde la sanidad y las finanzas hasta el marketing y los sistemas autónomos.Lanza tu carrera en Aprendizaje Automático
Si aspiras a convertirte en ingeniero de aprendizaje automático, científico de datos o investigador de IA, esta Vía te proporciona el punto de partida perfecto. Al completar los cursos y proyectos, tendrás una base sólida en aprendizaje automático y una cartera de ejemplos prácticos para mostrar tus habilidades. Da el primer paso hacia una carrera apasionante y gratificante en este campo de rápido crecimiento.Requisitos previos
No hay requisitos previos para este programaCourse
Mejora tu machine learning con scikit-learn en Python. Haz predicciones potentes con conjuntos de datos reales en este curso interactivo.
Project
Material adicionalPredictive Modeling for Agriculture
Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.
Course
Aprende a agrupar en clústeres, transformar, visualizar y extraer información de conjuntos de datos no etiquetados con scikit-learn y scipy.
Project
Material adicionalClustering Antarctic Penguin Species
Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering
Course
Aprende a crear tu primera red neuronal, ajustar hiperparámetros y abordar problemas de clasificación y regresión en PyTorch.
Course
Start your reinforcement learning journey! Learn how agents can learn to solve environments through interactions.
Project
Material adicionalTaxi Route Optimization with Reinforcement Learning
Solve the Taxi-v3 environment using Q-learning, ensuring efficient AI-driven transportation.
Skill Assessment
Material adicionalMachine Learning Fundamentals in Python
Fundamentos del aprendizaje automático en Python
4 Cursos
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