Aprendizaje automático supervisado en Python

Actualizado 1/2025

Domina las técnicas más populares de machine learning supervisado para empezar a hacer predicciones con datos etiquetados.

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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.

Requisitos previos

No hay requisitos previos para este programa

Course
1
Aprendizaje supervisado con scikit-learn
Mejora tu machine learning con scikit-learn en Python. Haz predicciones potentes con conjuntos de datos reales en este curso interactivo.
Project
Material adicional
Predictive 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
3
Clasificadores lineales en Python
En este curso aprenderás los detalles de los clasificadores lineales como la regresión logística y la SVM.
Course
4
Machine learning con modelos basados en árboles en Python
En este curso, aprenderás a utilizar modelos basados en árboles y conjuntos para regresión y clasificación utilizando scikit-learn.
Project
Material adicional
Predicting Movie Rental Durations
Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.
Course
6
Extreme Gradient Boosting con XGBoost
Course
7
Ajuste de hiperparámetros en Python
Aprende técnicas para el ajuste automatizado de hiperparámetros en Python, como Grid, Random e Informed Search.
Course
8
Ensemble Methods in Python
Learn how to build advanced and effective machine learning models in Python using ensemble techniques such as bagging, boosting, and stacking.

Aprendizaje automático supervisado en Python

6 Cursos

Programa
completo

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