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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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Máquinas de vectores de soporte en R

En este tutorial, entenderás a alto nivel cómo funcionan las SVM y luego las implementarás en R.

17 de septiembre de 2026

Textacy: introducción a la limpieza y normalización de datos de texto en Python

Descubre cómo Textacy, una biblioteca de Python, simplifica el preprocesamiento de texto para aprendizaje automático. Conoce sus funciones diferenciales como la normalización de caracteres y el enmascaramiento de datos, y compárala con otras bibliotecas como NLTK y spaCy.

17 de septiembre de 2026

Cómo prevenir el sobreajuste en machine learning: regularización

Aprende los fundamentos de la regularización y cómo ayuda a prevenir el sobreajuste.

17 de septiembre de 2026

Transfer learning: aprovecha lo aprendido con big data

En este tutorial verás qué es el transfer learning, algunas de sus aplicaciones y por qué es una habilidad clave para cualquier científico de datos.

17 de septiembre de 2026

Tutorial de TensorBoard

¡Visualiza los parámetros de entrenamiento, métricas, hiperparámetros o cualquier estadística de tu red neuronal con TensorBoard!

17 de septiembre de 2026

Descenso de gradiente en aprendizaje automático: una guía en profundidad

Aprende cómo el descenso de gradiente optimiza modelos de machine learning. Descubre sus aplicaciones en regresión lineal, regresión logística, redes neuronales y sus variantes clave: batch, stochastic y mini-batch.

17 de septiembre de 2026

Tutorial de competición en Kaggle: machine learning con el Titanic

Prepárate para tu primera competición de Kaggle con este tutorial paso a paso.

17 de septiembre de 2026

TPOT en Python

En este tutorial, aprenderás a usar una librería muy particular en Python: TPOT. Es única porque automatiza toda la canalización de machine learning y te proporciona el modelo con mejor rendimiento.

17 de septiembre de 2026

Tutorial de curvas de aprendizaje: ¿qué son las curvas de aprendizaje?

Descubre cómo las curvas de aprendizaje pueden ayudarte to evaluar tus datos e identificar soluciones óptimas.

17 de septiembre de 2026

Fundamentos de machine learning: las normas

Aprende álgebra lineal con código y visualizaciones.

17 de septiembre de 2026

Entender las predicciones del modelo con LIME

Descubre qué es LIME, cómo funciona y las posibles limitaciones de su uso.

17 de septiembre de 2026

Diez actualizaciones importantes de TensorFlow 2.0

Repasa las diez novedades más importantes de TensorFlow 2.0 y aprende a implementar algunas de ellas.

17 de septiembre de 2026