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Tutorial de Aprendizaje Automático

Obtén información y las mejores prácticas sobre IA y aprendizaje automático, mejora tus conocimientos y crea culturas de datos. Aprende a sacar el máximo partido de los modelos de aprendizaje automático con nuestros tutoriales.
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LDA2vec: word embeddings en modelos de temas

Descubre LDA2vec, un modelo que aprende vectores densos de palabras junto con mezclas latentes, a nivel de documento, de vectores de tema con distribución de Dirichlet.

17 de septiembre de 2026

Detección de reseñas de hoteles veraces y engañosas con machine learning

En este tutorial usarás un algoritmo de machine learning para resolver un problema real en Python. Aprenderás a leer múltiples archivos de texto en Python, extraer etiquetas, usar dataframes y mucho más.

17 de septiembre de 2026

Tutorial de súper resolución de imágenes con un marco de múltiples decodificadores

En este tutorial, implementarás un paper de imagen médica con deep learning en Python usando Keras.

17 de septiembre de 2026

Optimiza tu flujo de trabajo de machine learning con MLflow

Descubre en profundidad qué es MLflow y cómo aprovechar esta plataforma open source para registrar y desplegar tus experimentos de machine learning.

17 de septiembre de 2026

Domina la optimización bayesiana en ciencia de datos

Libera el poder de la optimización bayesiana para el ajuste de hiperparámetros en machine learning. Domina los fundamentos y la práctica con Python para mejorar la precisión de tus modelos.

17 de septiembre de 2026

Tutorial de machine learning con el conjunto de datos de Black Friday

En este tutorial, aprenderás a rellenar valores nulos, preprocesar datos, reducir la dimensionalidad con PCA y dividir datos con K-Fold.

17 de septiembre de 2026

Experimentación en machine learning: introducción a Weights & Biases

Aprende a estructurar, registrar y analizar tus experimentos de machine learning con Weights & Biases.

17 de septiembre de 2026

Orquestación de flujos de ML con Prefect

Descubre una potente herramienta de orquestación de flujos de trabajo de código abierto. Crea, despliega y ejecuta tu primer flujo de trabajo de machine learning en tu máquina local y en la nube con esta guía sencilla.

17 de septiembre de 2026

Un flujo de trabajo de monitorización de modelos de ML de extremo a extremo con NannyML en Python

Aprende un flujo de trabajo de extremo a extremo para monitorizar cualquier modelo de tu cuaderno de Jupyter en entornos de producción.

17 de septiembre de 2026

Tutorial de Kaggle: tu primer modelo de machine learning

Aprende a crear tu primer modelo de machine learning, un clasificador de árbol de decisión, con el paquete scikit-learn de Python, súbelo a Kaggle y comprueba cómo rinde.

17 de septiembre de 2026

Machine Learning y PLN con R: modelado de temas y clasificación musical

En este tutorial, construirás cuatro modelos usando los algoritmos LDA (Latent Dirichlet Allocation) y clustering K-Means.

17 de septiembre de 2026

Guía para principiantes sobre detección de objetos

Explora los conceptos clave de detección de objetos y aprende cómo se implementan en SSD y Faster R-CNN, disponibles en la Tensorflow Detection API.

17 de septiembre de 2026