Aprendizaje automático

Domine los conceptos fundamentales de Python en este curso práctico diseñado para principiantes. Aprenda conceptos esenciales como tipos de datos, estructuras de control, funciones, módulos y estructuras de datos a través de laboratorios interactivos y desafíos prácticos. Ideal para aquellos que inician su viaje en la programación con Python.

Aprendizaje supervisado. Si es la primera vez que escuchas o lees este término, puede que no quede del todo claro lo que significa. No te preocupes. En este laboratorio, obtendrás una comprensión integral del aprendizaje supervisado; y, en el próximo capítulo del experimento, aprenderás a utilizar el aprendizaje supervisado para completar la predicción de datos.

Durante este curso, continuaremos aprendiendo otra aplicación importante en el aprendizaje supervisado: resolver problemas de clasificación. En las siguientes lecciones, se le presentarán: regresión logística, algoritmo de los k vecinos más cercanos, Naive Bayes, máquina de vectores de soporte, perceptrón y red neuronal artificial, árbol de decisión y bosque aleatorio, y métodos de bagging y boosting. El curso comenzará con el principio de cada uno de estos métodos. Se supone que debe comprender completamente la implementación

En este curso, comprenderá completamente el aprendizaje no supervisado y aprenderá a utilizarlo para realizar la agrupación de datos.

En este curso, aprenderás los conceptos básicos del aprendizaje profundo, incluyendo los principios básicos de las redes neuronales, los principios básicos de TensorFlow, Keras y PyTorch, y los principios básicos de la regresión lineal, la regresión logística y las redes neuronales multicapa. También aprenderás cómo utilizar TensorFlow, Keras y PyTorch para construir un modelo de regresión lineal, un modelo de regresión logística y un modelo de red neuronal multicapa.

En este curso, aprenderemos cómo utilizar scikit-learn para construir modelos predictivos a partir de datos. Exploraremos los conceptos básicos del aprendizaje automático y veremos cómo usar scikit-learn para resolver problemas de aprendizaje supervisado y no supervisado. También aprenderemos cómo evaluar modelos, ajustar parámetros y evitar errores comunes. Trabajaremos en ejemplos de problemas de aprendizaje automático utilizando conjuntos de datos del mundo real.

En este curso, aprenderá los conceptos básicos y la sintaxis de TensorFlow 2, y cómo utilizar TensorFlow 2 para implementar algoritmos de aprendizaje profundo.

En este curso, aprenderás los conceptos básicos de OpenCV. Aprenderás cómo leer, escribir y mostrar imágenes y videos. También aprenderás cómo dibujar diferentes formas en imágenes y videos.

Este curso contiene muchos laboratorios de Aprendizaje Automático. Cada laboratorio es un pequeño proyecto de Aprendizaje Automático con una guía detallada y soluciones. Puedes practicar tus habilidades de Aprendizaje Automático completando estos laboratorios, mejorar tus habilidades de codificación y aprender a escribir código limpio y eficiente.

Este curso contiene muchos desafíos de Aprendizaje Automático. Cada desafío es un pequeño proyecto de Aprendizaje Automático con instrucciones detalladas y soluciones. Puedes practicar tus habilidades de Aprendizaje Automático resolviendo estos desafíos, mejorar tus habilidades para resolver problemas y aprender a escribir código limpio y eficiente.