Algoritmos de aprendizaje automático: Fundamentos e implementación de Python

El aprendizaje automático es la fuerza impulsora detrás de la tecnología moderna, sin embargo, los algoritmos subyacentes a menudo parecen complejos para los recién llegados.Este curso desmitifica los marcos matemáticos y lógicos centrales del aprendizaje automático, lo que le permite seleccionar, implementar y evaluar los modelos adecuados para diversos desafíos de datos.Aprenderá a ir más allá de los conceptos teóricos y comprenderá exactamente cómo se transforman los datos en información práctica. Lo que aprenderás: - Comprender las diferencias fundamentales entre el aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo - Implementar técnicas básicas de regresión y clasificación, incluidas las máquinas de regresión lineal y vector de soporte - Aplicar métodos de conjunto y modelos probabilísticos como Random Forest y Naive Bayes - Clústeres de datos maestros y lógica basada en proximidad usando K-Nearest Neighbors - Evalúe el rendimiento del modelo utilizando métricas modernas como precisión, recuperación y puntuación F1 - Explore la transición del aprendizaje automático tradicional a los patrones modernos a gran escala El plan de estudios comienza con la terminología esencial y los conceptos básicos antes de avanzar en recorridos escritos paso a paso de la lógica de los algoritmos y fragmentos de código. Practicará a través de ejercicios basados en texto que refuerzan su comprensión de cómo funcionan estos modelos bajo el capó. Este curso está diseñado para principiantes con un conocimiento básico de Python que desean desarrollar una comprensión de nivel profesional del aprendizaje automático.