En este curso explorarás con todo lujo de detalle los fundamentos del Machine Learning. Empezaremos desde cero explorando qué es y qué no es Machine Learning, sus usos, sus orígenes y a partir de ahí iremos estudiando distintas familias de modelos de Machine Learning, desde los más básicos hasta los más potentes y sofisticados.
Se estudiará desde la parte teórica que justifica la construcción y funcionamiento de los modelos hasta la parte práctica en la que vemos como implementar y entrenar los modelos en Python a partir de datos reales y orientando siempre la práctica a la resolución de un problema concreto. Trataremos todos los aspectos del flujo de trabajo de Machine Learning, desde la carga y exploración de datos, hasta el entrenamiento y validación de los modelos haciendo especial hincapié en la interpretación de los resultados y la extracción de conclusiones a partir de nuestros modelos.
¿Te lo vas a perder?
Arturo Sánchez Palacio es matemático especializado en Big Data e Inteligencia Artificial. Actualmente trabaja como especialista en Inteligencia Artificial para una empresa del sector sanitario y como docente en temas de Big Data y Machine Learning.
Porque te interesa formarte en el mundo del Machine Learning ya sea desde una perspectiva académica o profesional.
Entenderás las principales familias de modelos de Machine Learning y sabrás construir y entrenar modelos sobre bases de datos reales.
Todas las secciones incluyen una parte práctica. A lo largo del curso se entrenan hasta doce modelos distintos para abordar distintos problemas de Machine Learning. Implementarás desde modelos sencillos como la Regresión Lineal hasta otros más complejos como el Boosting o las Redes Neuronales.
El Machine Learning es uno de los campos más demandados actualmente en el mundo laboral. Este curso puede ser tu primer paso hacia un cambio en tu carrera laboral orientándola hacia una de las disciplinas mejor pagadas en la actualidad.
Un ordenador, una conexión a internet y una instalación de Python (100% gratuito y fácil de instalar).
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