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¡Prepárese para sumergirse en el mundo del aprendizaje automático (ML) usando Python! Este curso es para usted, ya sea que desee avanzar en su carrera de ciencia de datos o comenzar con el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

en una aplicación de aprendizaje automático de python, hablaremos de Scikit learn en python. Antes de hablar de Scikit learn, uno debe comprender el concepto de aprendizaje automático y debe saber cómo usar Python para la ciencia de datos. Con el aprendizaje automático, no tiene que recopilar sus conocimientos manualmente. ¡Solo necesitas un algoritmo y la máquina hará el resto por ti! ¿No es esto emocionante? Scikit learn es una de las atracciones donde podemos implementar el aprendizaje automático usando Python. Es una biblioteca gratuita de aprendizaje automático que contiene herramientas simples y eficientes para el análisis de datos y la minería. Te llevaré a través de los siguientes temas:

● ¿Qué es el aprendizaje automático?
● ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
● aprendizaje automático de Python
● IA y Python: ¿Por qué?

Aprenda la ciencia de datos de Python
Los datos son el nuevo petróleo. Esta declaración muestra cómo funciona cada sistema de TI moderno capturando, almacenando y analizando datos para satisfacer diversas necesidades. Ya sea para tomar una decisión comercial, pronosticar el clima, estudiar estructuras de proteínas en biología o diseñar una campaña de marketing. Todos estos escenarios involucran un enfoque multidisciplinario para el uso de modelos matemáticos, estadísticas, gráficos, bases de datos y, por supuesto, el razonamiento comercial o científico detrás del análisis de datos.

aprender numpy
NumPy, que significa Numerical Python, es una biblioteca que consta de objetos de matriz multidimensional y un conjunto de rutinas para manipular esas matrices. Con NumPy, se pueden realizar operaciones aritméticas y lógicas en matrices. Este tutorial explica los conceptos básicos de NumPy, como su estructura y entorno. También analiza las funciones de diferentes matrices, tipos de indexación, etc. También se proporciona una introducción a Matplotlib. Todo esto se explica con la ayuda de ejemplos para una mejor comprensión.

Machine Learning hace que la computadora aprenda a partir del estudio de datos y estadísticas. El aprendizaje automático es un paso en la dirección de la inteligencia artificial (IA). Machine Learning es un programa que analiza datos y aprende a predecir el resultado.

Guía de aprendizaje automático para principiantes
El aprendizaje automático es básicamente el campo de la informática con la ayuda de los cuales los sistemas informáticos pueden proporcionar significado a los datos de la misma manera que lo hacen los humanos. En palabras simples, ML es un tipo de inteligencia artificial que extrae patrones de datos sin procesar mediante un algoritmo o método.

Es posible que haya escuchado estas palabras juntas: IA, aprendizaje automático y aprendizaje automático de Python. La razón detrás de esto es que Python es uno de los lenguajes más adecuados para AI y ML. Python es uno de los lenguajes de programación más simples y AI y ML son las tecnologías más complejas. Esta combinación opuesta los hace estar juntos.

Aprende inteligencia artificial gratis en la aplicación de aprendizaje automático de Python
La inteligencia artificial es la inteligencia que muestran las máquinas, a diferencia de la inteligencia que muestran los humanos.
Esta aplicación cubre los conceptos básicos de varios campos de la inteligencia artificial, como redes neuronales artificiales, procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, algoritmos genéticos, etc., y los implementa en Python.
Con todos los muchos conceptos que aprenderá, se pondrá un gran énfasis en el aprendizaje práctico. Trabajará con bibliotecas de Python como SciPy y scikit-learn y aplicará su conocimiento a través de laboratorios. En el proyecto final, demostrará sus habilidades construyendo, evaluando y comparando varios modelos de aprendizaje automático utilizando diferentes algoritmos.