Aprendizaje automático supervisado en Python

Domina los fundamentos del machine learning supervisado y descubre cómo hacer predicciones utilizando datos etiquetados. ¡Únete hoy a la revolución del ML! Si eres nuevo en el machine learning, o quieres especializarte en el machine learning supervisado, éste es un lugar ideal para empezar. Empezarás conociendo y aplicando los principales modelos de aprendizaje supervisado, como K-Nearest Neighbors (KNN), regresión logística, regresión lineal, Support Vector Machines (SVM) y modelos basados en árboles con la popular biblioteca scikit-learn. También descubrirás cómo utilizar algoritmos de última generación como XGBoost para aumentar eficazmente el rendimiento del modelado en conjuntos de datos tabulares. Para sacar el máximo partido a tus modelos, conocerás las distintas técnicas de ajuste de hiperparámetros y cómo decidir qué técnica utilizar para tu caso de uso. Terminarás el programa reuniendo tus conocimientos sobre estos diversos modelos para aprender sobre el aprendizaje por conjuntos, en el que se combinan diferentes modelos para mejorar el rendimiento y resolver problemas más complejos. Cuando termines, habrás dominado los conceptos esenciales del machine learning supervisado y serás capaz de aplicarlos en Python.