Learn Machine Learning PRO
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Acerca de esta app
Esta aplicación ha sido preparada para profesionales que aspiran a conocer la imagen completa del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Este tutorial satisface las necesidades de aprendizaje tanto de los principiantes como de los expertos, para ayudarlos a comprender los conceptos y la implementación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Para quién es este curso de aprendizaje automático:
Cualquiera interesado en el aprendizaje automático. Estudiantes que tengan al menos conocimientos de secundaria en matemáticas y que quieran comenzar a aprender Machine Learning.
Cualquier persona de nivel intermedio que conozca los conceptos básicos del aprendizaje automático, incluidos los algoritmos clásicos como la regresión lineal o la regresión logística, pero que quiera aprender más al respecto y explorar los diferentes campos del aprendizaje automático.
Cualquier persona que no se sienta tan cómoda con la codificación pero que esté interesada en el aprendizaje automático y quiera aplicarlo fácilmente en conjuntos de datos.
- Cualquier estudiante universitario que quiera comenzar una carrera en ciencia de datos.
- Cualquier analista de datos que quiera subir de nivel en Machine Learning.
- Cualquier persona que no esté satisfecha con su trabajo y quiera convertirse en Data Scientist.
- Cualquier persona que desee crear valor agregado a su negocio mediante el uso de potentes herramientas de aprendizaje automático.
En esta aplicación aprenderás
- Por qué elegir Python para el aprendizaje automático
- Hoja de ruta de aprendizaje automático
- Aprenda Python 3 para el aprendizaje automático
- Aprende inteligencia artificial
- Introducción al aprendizaje automático
- Aprenda TensorFlow para el aprendizaje automático
- Aprende la guía de Pytorch
- Guía completa de Inteligencia Artificial
- Aprenda el aprendizaje profundo
- Guía completa de aprendizaje automático
- Proyectos y ejemplos de aprendizaje automático
- Tutoriales de Python 3
Aprenderemos en aprendizaje automático
- Conceptos
-Tipos de aprendizaje
-Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje sin supervisión
- Preprocesamiento, análisis y visualización de datos
- Datos de entrenamiento y datos de prueba
- aplicaciones
- Regresión
- Algoritmos
- algoritmo de árbol de decisión
- Soporte de máquinas vectoriales (SVM)
- Bosque aleatorio
- Algoritmo de reducción dimensional
- algoritmos de impulso
Inteligencia artificial
- Introducción a la inteligencia artificial
- Sistemas inteligentes
- Agentes y entornos
- Algoritmos de búsqueda populares
- Sistemas de lógica difusa
- Procesamiento natural del lenguaje
- Sistemas expertos
- robótica
- Redes neuronales
También obtenga más información sobre el aprendizaje profundo, la red neuronal en detalle
Para quién es este curso de aprendizaje automático:
Cualquiera interesado en el aprendizaje automático. Estudiantes que tengan al menos conocimientos de secundaria en matemáticas y que quieran comenzar a aprender Machine Learning.
Cualquier persona de nivel intermedio que conozca los conceptos básicos del aprendizaje automático, incluidos los algoritmos clásicos como la regresión lineal o la regresión logística, pero que quiera aprender más al respecto y explorar los diferentes campos del aprendizaje automático.
Cualquier persona que no se sienta tan cómoda con la codificación pero que esté interesada en el aprendizaje automático y quiera aplicarlo fácilmente en conjuntos de datos.
- Cualquier estudiante universitario que quiera comenzar una carrera en ciencia de datos.
- Cualquier analista de datos que quiera subir de nivel en Machine Learning.
- Cualquier persona que no esté satisfecha con su trabajo y quiera convertirse en Data Scientist.
- Cualquier persona que desee crear valor agregado a su negocio mediante el uso de potentes herramientas de aprendizaje automático.
En esta aplicación aprenderás
- Por qué elegir Python para el aprendizaje automático
- Hoja de ruta de aprendizaje automático
- Aprenda Python 3 para el aprendizaje automático
- Aprende inteligencia artificial
- Introducción al aprendizaje automático
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- Aprendizaje sin supervisión
- Preprocesamiento, análisis y visualización de datos
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- Algoritmos
- algoritmo de árbol de decisión
- Soporte de máquinas vectoriales (SVM)
- Bosque aleatorio
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- Agentes y entornos
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También obtenga más información sobre el aprendizaje profundo, la red neuronal en detalle
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Novedades
- New User Interface
- Added Quiz and more content
- Important Bug Fixes
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