Curso Gratis – Introducción a Machine Learning

Machine Learning ha tenido un auge impresionante en los últimos años pero:

¿Por qué Machine Learning o aprendizaje automático es importante?

Machine Learning moldeará nuestro futuro con más fuerza que cualquier otra innovación en este siglo. Cualquiera que no lo entienda pronto se sentirá abandonado, despertando en un mundo lleno de tecnología que se siente cada vez más como magia.

La velocidad de aceleración ya es asombrosa. Después de varios periodos de falsas esperanzas en las últimas cuatro décadas, los rápidos avances en el almacenamiento de datos y el poder de procesamiento de las computadoras, han cambiado drásticamente el juego en los últimos años.

Los algoritmos de Machine Learning los utilizamos diariamente y, en ocasiones, es tan normal su uso que no nos damos cuenta que se encuentran programado con esta tecnología.

Este curso está destinado a ser accesible para cualquier persona. Se discutirán conceptos básicos pero no es neceario tener un conocimiento previo para obtener valor de este curso.

¿Quién debería ver esto?

Personas técnicas que desean aprender rápidamente sobre Machine Learning.

 

Personas no técnicas que quieren una introducción a Machine Learning y están dispuesta a comprometerse con conceptos técnicos.

 

Cualquier persona que tenga curiosidad sobre cómo piensan las máquinas.

 

El curso contiene en 16 partes, cada una de ellas cuenta con un video y con una parte escrita si quieres profundizar sobre el tema tratado. El contenido es el siguiente:

introducción a machine learning historia de machine learning

 

definición de machine learningclasificación de machine learning

 

Aprendizaje Supervisado: Linear Regression  Aprendizaje Supervisado: Polynomial Regression

 

Aprendizaje Supervisado: Support Vector Regression  Aprendizaje Supervisado: Decision Tree Regression

 

Aprendizaje Supervisado: Random Forest Regression  Aprendizaje Supervisado: Logistic Regression

 

Aprendizaje Supervisado: K-Nearest Neighbors  Aprendizaje Supervisado: Support Vector Machine

Aprendizaje Supervisado: Decision Tree Classification  Aprendizaje Supervisado Random Forest Classification

Aprendizaje No Supervisado: K-Means Clustering  Aprendizaje No Supervisado: Hierarchical Clustering

 

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