Aprendizaje automático práctico y aprendizaje profundo usando Python

El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son habilidades esenciales para cualquier persona que desee analizar datos complejos y construir sistemas inteligentes que puedan predecir resultados o clasificar información.Este curso proporciona una base conceptual clara tanto en el aprendizajes automáticos tradicionales como en las técnicas modernas de aprendizaje profundizado. Pasará de comprender los modelos estadísticos básicos a implementar potentes redes neuronales, equipándolo para enfrentar los desafíos de la ciencia de datos del mundo real. Lo que aprenderás: * Comprender los principios básicos del aprendizaje supervisado y no supervisado, y sus casos de uso apropiados. * Aplicar algoritmos de ML fundamentales como regresión, clasificación y agrupación utilizando la biblioteca scikit-learn. * Construir y optimizar redes neuronales profundas para el reconocimiento de patrones complejos utilizando TensorFlow. * Practicar la preparación de datos esenciales y las técnicas de ingeniería de características necesarias para un entrenamiento de modelos eficaz. * Configurar la gestión básica del entorno y las prácticas de versionado de modelos, introduciendo conceptos fundamentales de MLOps. * Analizar cómo los resultados del modelo pueden informar la toma de decisiones, incluyendo los principios básicos de interpretabilidad del modelo. El curso comienza con la terminología esencial y las técnicas de preparación de datos antes de avanzar en la implementación de modelos tradicionales de aprendizaje automático.Luego cambiamos el enfoque a la arquitectura y el entrenamiento de redes neuronales profundas, concluyendo con escenarios de aplicación práctica. Este curso está diseñado específicamente para principiantes absolutos interesados en la ciencia de datos, la programación o la inteligencia artificial.No se requiere experiencia previa con aprendizaje automático o matemáticas avanzadas.Comience a desarrollar su experiencia en modelado predictivo hoy mismo.