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UDEMY: Machine Learning - Regression and Classification (math Inc.) [Inglés]
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abr 22.º 2021

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Una guía completa de nivel principiante a avanzado sobre el aprendizaje automático. Enfoque de aprendizaje práctico con conceptos matemáticos en profundidad.

El idioma del curso es en inglés, para que lo tomen en cuenta.

Fecha de la última actualización: Abril 2021

Descripción

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (IA) centrada en la construcción de aplicaciones que aprenden de los datos y mejoran su precisión a lo largo del tiempo sin ser programadas para ello.

En la ciencia de los datos, un algoritmo es una secuencia de pasos de procesamiento estadístico. En el aprendizaje automático, los algoritmos se "entrenan" para encontrar patrones y características en cantidades masivas de datos con el fin de tomar decisiones y hacer predicciones basadas en nuevos datos. Cuanto mejor sea el algoritmo, más precisas serán las decisiones y predicciones a medida que procese más datos.

El aprendizaje automático ha dado lugar a algunos resultados sorprendentes, como la capacidad de analizar imágenes médicas y predecir enfermedades al mismo nivel que los expertos humanos.

El programa AlphaGo de Google fue capaz de vencer a un campeón mundial en el juego de estrategia go utilizando el aprendizaje profundo por refuerzo.

El aprendizaje automático se está utilizando incluso para programar coches que se conducen solos, lo que va a cambiar la industria del automóvil para siempre. Imagina un mundo con una reducción drástica de los accidentes de tráfico, simplemente eliminando el elemento del error humano.


Lo que aprenderás

  • Entender e implementar un Árbol de Decisión en Python
  • Entender el algoritmo de Gini y el algortimo Information Gain (ganancia en información).
  • Resolver matemáticas numéricas relacionadas con los árboles de decisión.
  • Aprender sobre los árboles de regresión
  • Aprender sobre regresión simple, múltiple, polinómica y multivariante
  • Conozca los algoritmos de mínimos cuadrados ordinarios
  • Resolver numéricas relacionadas con el algoritmo de mínimos cuadrados ordinarios
  • Aprender a crear predicciones y proyectos de clasificación en el mundo real
  • Aprender sobre el Descenso de Gradientes
  • Aprenda sobre la regresión logística y los hiperparámetros

6 secciones • 54 clases • 17 h 0 m de duración total


Requisitos

  • Conceptos matemáticos básicos de suma, multiplicación, etc.
  • Saber python de antemano sería útil
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