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Curso

Machine Learning Essentials con Python y R

$20.00

Características claves

+2 Horas de video a tu propio ritmo

+20 Videos

Soporte y asesoría 24X7

+5 Horas de Proyectos y Ejercicios

+10 Recurso Descargables

Acceso de por vida

Examen de final de curso

Certificado de Finalización

Descripción general

Probablemente haya oído hablar antes del aprendizaje automático, pero ¿se ha preguntado alguna vez qué significa realmente ese término? ¿Cómo aprende una máquina? ¿Ha pensado en construir un modelo de aprendizaje automático, pero no sabía por dónde empezar?. Este curso, introduce el aprendizaje automático de una manera accesible y proporciona una guía paso a paso sobre cómo empezar con el aprendizaje automático a través del lenguaje más demandado en la actualidad, Python. Comienza con lo que significa exactamente que las máquinas aprendan y las diferentes formas en que aprenden, y luego se adentra en cómo recopilar, comprender y preparar los datos para el aprendizaje automático. También proporciona ejemplos guiados de cómo realizar cada paso utilizando Python. Por último, lo reúne todo para construir, evaluar e interpretar los resultados de un modelo de aprendizaje automático en Python.

En este programa aprenderás:

  • ✓ Paralelismo Estadístico
  • ✓ Regresión Lógica.
  • ✓ Visión de Modelos.
  • ✓ Factor de compensación.
  • ✓ Clasificadores.
  • ✓ Y más.

Certificado

¡Obtén reconocimiento por tu trabajo!

Al culminar tu curso y aprobar la evaluación final, tendrás acceso al Certificado Digital

Contenido del curso

  • ✓ Terminología estadística para la construcción y validación de modelos.
  • ✓ Terminología del aprendizaje automático para la creación y validación de modelos.
  • ✓ Visión general del modelo de Machine Learning.

  • ✓ Comparación entre los modelos de regresión y de aprendizaje automático.
  • ✓ Factores de compensación en los modelos de aprendizaje automático.
  • ✓ Modelos de Machine Learning - regresión ridge y lasso.

  • ✓ Estimación de máxima verosimilitud.
  • ✓ Regresión logística: introducción y ventajas.
  • ✓ Bosque aleatorio.
  • ✓ Gráfico de importancia de las variables.
  • ✓ Comparación de la regresión logística con el bosque aleatorio.
  •  

  • ✓ Introducción a los clasificadores de árboles de decisión.
  • ✓ Clasificador de bagging.
  • ✓ Clasificador de bosque aleatorio.
  • ✓ Clasificador de bosque aleatorio - búsqueda en cuadrícula.
  • ✓ Clasificador AdaBoost.
  • ✓ Clasificador de refuerzo de gradiente.
  • ✓ Comparación entre AdaBoosting y gradient boosting.
  • ✓ Clasificador de refuerzo de gradiente extremo - XGBoost.

  • ✓ K-vecinos más cercanos.
  • ✓ Bayes ingenuo.

  • ✓ Principios de funcionamiento de las máquinas de vectores de apoyo.
  • ✓ Clasificador SVM multietiqueta con ejemplo de datos de reconocimiento de letras.
  • ✓ Redes neuronales artificiales - RNA.
  • ✓ Introducción al aprendizaje profundo.

  • ✓ Filtrado basado en el contenido y filtrado colaborativo.
  • ✓ Evaluación del modelo de motor de recomendación.

  • ✓ Cluster de K-means.
  • ✓ Análisis de componentes principales - PCA.
  • ✓ Descomposición del valor singular - SVD.
  • ✓ Autocodificadores profundos.

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