El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que se ha convertido en una herramienta fundamental para el desarrollo de tecnologías modernas. Esta técnica se utiliza para crear sistemas informáticos que pueden aprender y mejorar a partir de la experiencia.
Un curso gratuito de Udemy sobre aprendizaje automático es una excelente manera de adquirir conocimientos básicos sobre esta área. El curso cubre temas como los fundamentos del aprendizaje automático, los algoritmos más comunes y cómo aplicarlos a problemas reales. Además, el curso ofrece prácticas para ayudar a los estudiantes a comprender mejor los conceptos.
Los estudiantes también tendrán la oportunidad de trabajar con herramientas modernas como Python, TensorFlow y Keras. Estas herramientas les permitirán implementar sus propios modelos de aprendizaje automático. Además, el curso ofrece recursos adicionales para ayudar a los estudiantes a profundizar en el tema.
El curso también ofrece una visión general de los principales desafíos del aprendizaje automático, como la selección de características, el ajuste de parámetros y la validación cruzada. Esto ayudará a los estudiantes a comprender mejor cómo se usan estos conceptos en la práctica.
En resumen, el curso gratuito de Udemy sobre aprendizaje automático es una excelente manera de adquirir conocimientos básicos sobre esta área. Ofrece temas fundamentales, herramientas modernas y recursos adicionales para ayudar a los estudiantes a comprender mejor los conceptos. Además, el curso también aborda los principales desafíos del aprendizaje automático para ayudar a los estudiantes a obtener una mejor comprensión del tema.
Sobre el Curso
El curso introduce los conceptos de Machine Learning. Abarca la regresión, tanto lineal como logística. Árboles de decisión, preprocesamiento de datos, etc., para explorar el aprendizaje automático en breve con muchos ejemplos. también analiza el concepto de espacio de estado, sesgo, etc. en el aprendizaje automático. El aprendizaje automático es el campo de estudio que brinda a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente.
El curso está diseñado después de estudiar el plan de estudios de varias universidades tecnológicas. El aprendizaje automático es básicamente de tres tipos: El objetivo principal del aprendizaje supervisado es aprender un modelo a partir de datos de entrenamiento etiquetados que nos permita hacer predicciones sobre datos no vistos o futuros. Supervisado se refiere a un conjunto de muestras donde las señales de salida deseadas (etiquetas) ya se conocen.
El aprendizaje no supervisado trata con datos no etiquetados o datos de estructura desconocida. El uso de técnicas de aprendizaje no supervisadas explora la estructura de nuestros datos para extraer información significativa sin la guía de una variable de resultado conocida o una función de recompensa.
En el aprendizaje por refuerzo, el objetivo es desarrollar un sistema (agente) que mejore su rendimiento en función de las interacciones (señales de recompensa) con el entorno.
Este curso cuenta con 678 alumnos inscritos, con un total de 6 lecciones, y una valoración de 4.875/5.
Antes de tomar el curso es importante que conozcas:
Cursos Gratuitos
- Contenido de vídeo en línea
Cursos de pago
- Contenido de vídeo en línea
- Certificado de finalización
- Preguntas y respuestas de los instructores
- Mensaje directo para el instructor
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