Acerca de Curso de Fundamentos de Aprendizaje Automático con Python
Descripción General
El objetivo de este curso es proporcionar una competencia básica en la aplicación de los métodos de aprendizaje automático en la práctica. A través del uso del lenguaje de programación Python y sus diversas bibliotecas, y basado en una multitud de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo usar los bloques de construcción más importantes de Aprendizaje de Máquinas, cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar las salidas de los algoritmos y Validar los resultados.
Nuestro objetivo es darle las habilidades para entender y usar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas de Aprendizaje de Máquinas con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Data Sciences.
Programa del Curso
Introducción al Aprendizaje de la Máquina Aplicada:
- Aprendizaje estadístico vs. aprendizaje automático.
- Iteración y evaluación.
- Compensación entre sesgo y variación.
Aprendizaje de la máquina con Python:
- Selección de bibliotecas.
- Herramientas adicionales.
Regresión:
- Regresión lineal.
- Generalizaciones y no linealidad.
- Ceremonias.
Clasificación:
- Actualización bayesiana.
- Naive Bayes.
- Regresión logística.
- K-Vecinos más cercanos.
- Ejercicios.
Validación cruzada y re-muestreo:
- Enfoques de validación cruzada.
- Oreja.
- Ejercicios.
Aprendizaje sin supervisión:
- K-significa agrupación.
- Ejemplos.
- Desafíos del aprendizaje sin supervisión y más allá de K-means.
