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¿Qué es el machine learning?
Machine Learning (ML) o aprendizaje automático (como se llama en español) es un ámbito de la inteligencia artificial o Artificial Intelligence (como se dice en inglés) donde una máquina es capaz de aprender por sí sola, usando datos del pasado.
Machine Learning está en todos lados, en las recomendaciones de Netflix o Amazon que tan bien adivinan lo siguiente que queremos ver o comprar, en las respuestas automáticas de Gmail cuando estamos escribiendo un correo o en las respuestas de voz de Alexa o Siri.
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Más información
Horas de formación
La duración estimada del curso es de 6-8 horas.
Se puede acortar o alargar dependiendo de las horas diarias invertidas.
Requisitos
Es necesario tener nociones básicas de Python.
Se recomienda tomar el curso Comienza con Python.
Online y a tu ritmo
El 100% de los contenidos del curso son online, por lo que podrás aprender desde cualquier sitio del mundo al ritmo que quieras.
¿Qué aprenderás?
✅ La librería Scikit-learn
✅ Regresión Logistica
✅ Regresión Lineal
✅ KNN Vecinos Próximos
✅ Arboles de decisión y bosques aleatorios
✅ Máquinas de Soporte Vectorial (SVM)
✅ K-Means Clustering
✅ PCA - Análisis de componentes principales
✅ Sistemas de recomendación
✅ Redes Neuronales con TensorFlow
Temario
- Introducción a la Regresión Lineal (2:20)
- Regresión lineal (opcional)
- Regresión Lineal en Python (13:10)
- Introducción al Kaggle y al proyecto de regresión lineal (2:38)
- Detalles del proyecto
- Solución Proyecto Regresión Lineal - Parte 1 (17:58)
- Solución Proyecto Regresión Lineal - Parte 2 (10:43)
- Creación de entrega (8:07)
- Introducción a la Regresión Logística (4:15)
- Regresión Logística (opcional)
- Regresión Logística en Python (12:52)
- Kaggle y los datos del titanic (1:20)
- Detalles del proyecto
- Solución Proyecto Regresión Logística - Análisis Exploratorio (7:59)
- Solución Proyecto Regresión Logística - Limpieza de datos (12:11)
- Solución Proyecto Regresión Logística - Creación del modelo (6:48)
- Solución Proyecto Regresión Logística - Entrega (9:45)
- ¿Qué es Deep Learning? (5:22)
- Modelo Perceptrón (4:20)
- Redes Neuronales (2:07)
- Funciones de Activación (2:40)
- Funciones de Activación de Clases Múltiples (3:57)
- Funciones de Coste y Gradiente Descendiente (3:59)
- Retropropagación (1:12)
- TensorFlow en Python - Preprocesamiento (6:52)
- TensorFlow en Python - Creando el modelo (7:29)
- TensorFlow en Python - Evaluación (8:58)
- Proyecto Tensor Flow
- Introducción al Proyecto (0:44)
- Proyecto TF - Análisis Exploratorio 1 (5:17)
- Proyecto TF - Análisis Exploratorio 2 (6:25)
- Proyecto TF - Preprocesamiento (6:55)
- Proyecto TF - Modelo (12:14)
- ¿Cómo prevenir overfitting con TensorFlow? (2:40)
Consigue tu certificado
Al finalizar este curso, obtendrás un certificado que podrás mostrar a futuros empleadores y demostrar que conocimientos tienes.
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Preguntas frecuentes
¿Qué necesito para empezar?
Solo necesitas una conexión a Internet, un ordenador, una tablet o un teléfono móvil. Para las partes prácticas se recomienda utilizar un ordenador para poder descargarte el software necesario y practicar, ya que es la mejor forma de aprender.
¿Durante cuánto tiempo tengo acceso al curso?
¿Cómo suena acceso de por vida? Después de inscribirte, tendrás acceso ilimitado a este curso.
¿Qué pasa si no estoy satisfecho con el curso?
Nuestro objetivo es que todos nuestros estudiantes esten satisfechos. Por eso, si no lo estas, durante los primeros 14 días te haremos un reembolso completo.