
Este curso ofrece fundamentos de machine learning, explorando conceptos clave, tipos de aprendizaje y aplicaciones en áreas como detección, sistemas de recomendación, fraude y robótica.
A través de preguntas de opción múltiple y ejemplos prácticos, aprenderás el flujo de trabajo típico de ML, desde la recopilación de datos hasta la interpretación de resultados y su despliegue en proyectos reales.
El contenido está diseñado para que puedas aplicar lo aprendido de forma inmediata, con un enfoque claro, práctico y orientado a resultados, ideal para preparar exámenes o mejorar competencias en datos.
Lo que aprenderás:
- Comprender los conceptos fundamentales de machine learning y los principales tipos de aprendizaje (supervisado, no supervisado, semi-supervisado y por refuerzo).
- Explorar aplicaciones prácticas de ML en áreas como búsqueda web, finanzas, comercio electrónico, robótica e informática de datos.
- Practicar con preguntas tipo test para fortalecer la comprensión y la preparación para exámenes de ML.
Contenido del curso:
- Secciones: 4
- Clases: 10
- Duración: 40 preguntas
Requisitos:
- Ninguno
- Interés en ML (recomendado pero no obligatorio)
¿Para quién es este curso?
- Principiantes interesados en ML
- Estudiantes o profesionales que trabajan con datos o desean aprender ML
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