En un mundo impulsado por los datos, el Machine Learning (ML) está a la vanguardia de la innovación tecnológica, impulsando desde recomendaciones personalizadas hasta diagnósticos médicos avanzados. Este curso abarca los fundamentos de los algoritmos de ML y sus aplicaciones en el mundo real, diseñado para que puedas empezar desde cero o con algo de experiencia previa.

A lo largo del curso, cubrirás aprendizaje supervisado y no supervisado, algoritmos como Regresión lineal, Regresión logística y árboles de decisión; técnicas de clustering como K-Means y clustering jerárquico; modelos avanzados como SVM, Random Forest y Gradient Boosting; redes neuronales y deep learning; junto con enfoque práctico con datasets reales y código en Python usando Scikit-learn, TensorFlow y Pandas; proyectos para aplicar lo aprendido; interpretación de resultados; manejo del sobreajuste, del subajuste y del preprocesamiento de datos; al final estarás listo para diseñar e implementar soluciones de ML.

Enfocado en resultados prácticos, este curso enfatiza la interpretación de modelos para tomar decisiones basadas en datos y te prepara para roles en IA, Ciencia de Datos e Ingeniería de ML. ¿Listo para avanzar? Regístrate con el cupón AUGUST_FREE_03.

Lo que aprenderás:

• Comprender los algoritmos clave de machine learning y sus aplicaciones en escenarios reales.
• Construir modelos predictivos usando técnicas supervisadas y no supervisadas.
• Analizar y preprocesar datos para un rendimiento óptimo de los algoritmos.
• Implementar soluciones de ML usando Python y bibliotecas populares (pandas, scikit-learn, TensorFlow).
• Dominar conceptos centrales de aprendizaje supervisado y no supervisado.
• Aplicar árboles de decisión, SVM y redes neuronales en proyectos prácticos.
• Evaluar el rendimiento de modelos usando precisión, recall y exactitud.
• Construir y optimizar modelos de clustering como K-Means y clustering jerárquico.
• Entender técnicas de ensamblaje como Random Forest y Gradient Boosting.

Contenido del curso:

• Secciones: 4
• Clases: 28
• Duración: 3h 9m

Requisitos:

• Conocimientos básicos de programación: familiaridad con Python es útil pero no obligatorio.
• Habilidades matemáticas básicas: comprensión de álgebra y estadísticas básicas es beneficiosa.
• Computadora con acceso a Internet: un dispositivo confiable para codificar y acceder a materiales del curso.
• No se requiere experiencia previa en IA/ML: este curso es para principiantes y empieza desde cero.

¿Para quién es este curso?

• Principiantes en Machine Learning: ideal para quienes comienzan su camino en IA y ciencia de datos.
• Estudiantes e investigadores: perfectos para quienes buscan una base sólida en ML.
• Profesionales que buscan crecimiento profesional: adecuado para ingenieros de software, analistas de datos y TI que hacen la transición a roles de IA.
• Emprendedores e innovadores: apto para propietarios de negocios que desean integrar ML en sus productos.

¿Qué esperas para comenzar?

Inscríbete hoy mismo y lleva tus habilidades al siguiente nivel. ¡Los cupones son limitados y pueden agotarse en cualquier momento!

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