Machine Learning Models in Science

Resumen

Explora el aprendizaje automático en la ciencia con Coursera

Sumérgete en el fascinante mundo del aprendizaje automático y su aplicación en campos científicos con este curso integral ofrecido por Coursera. Diseñado para individuos ansiosos por aplicar técnicas de aprendizaje automático para abordar problemas científicos, este currículo proporciona un amplio recorrido por todo el proceso del aprendizaje automático.

Los participantes comenzarán dominando métodos de preprocesamiento de datos, incluyendo el Análisis de Componentes Principales (PCA) y el Análisis Discriminante Lineal (LDA), antes de avanzar hacia algoritmos esenciales de IA como las Máquinas de Vectores de Soporte (SVMs) y la agrupación por K-medias.

A medida que el curso avanza, los estudiantes mejorarán sus habilidades matemáticas y de programación, esenciales para manejar modelos más sofisticados. El viaje a través del aprendizaje automático cubrirá metodologías avanzadas, incluyendo bosques aleatorios y redes neuronales, utilizando conjuntos de datos reales médicos y astronómicos.

La culminación del curso es un proyecto final donde los estudiantes emplearán Python para evaluar diferentes modelos de aprendizaje automático, mostrando sus habilidades en un entorno práctico.

Este curso se ajusta a varias categorías clave, como Inteligencia Artificial, Python, Aprendizaje Automático, Redes Neuronales y Cursos de Ciencia, lo que lo hace una elección perfecta para estudiantes y profesionales deseosos de ampliar sus conocimientos en estas áreas.

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Enseñado por

Sabrina Moore, Rajvir Dua and Neelesh Tiruviluamala

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Asignaturas