Introducción al Aprendizaje Automático (Tamil)

Resumen

Descubre los fundamentos de los conceptos de aprendizaje automático explicados en tamil, diseñados para principiantes que buscan entender este campo esencial de la informática.

Programa de estudio

• Descripción del Curso
Introducción al curso y objetivos
Visión general del aprendizaje automático y sus aplicaciones
• Fundamentos del Aprendizaje Automático
Definición y conceptos clave
Tipos de aprendizaje automático: Supervisado, No supervisado y Aprendizaje por refuerzo
• Preprocesamiento de Datos
Importancia de la calidad de los datos
Técnicas: Limpieza, normalización y transformación
• Aprendizaje Supervisado
Conceptos de conjuntos de datos de entrenamiento y prueba
Algoritmos comunes: Regresión lineal, árboles de decisión, vecinos más cercanos (k-nearest neighbors)
• Aprendizaje No Supervisado
Agrupamiento: k-means, agrupamiento jerárquico
Reducción de dimensionalidad: PCA (Análisis de Componentes Principales)
• Métricas de Evaluación
Exactitud, precisión, exhaustividad y puntuación F1
Sobreajuste y subajuste
• Introducción a las Redes Neuronales
Estructura básica y principios de funcionamiento
Redes neuronales simples de alimentación directa
• Aplicaciones Prácticas
Estudios de casos reales y aplicaciones
Discusión de proyectos exitosos de aprendizaje automático
• Herramientas para el Aprendizaje Automático
Introducción a Python y bibliotecas: NumPy, pandas, scikit-learn
Visión general de TensorFlow y PyTorch
• Desafíos y Ética en el Aprendizaje Automático
Desafíos comunes: Sesgo, interpretabilidad y escalabilidad
Consideraciones éticas en aplicaciones de IA
• Cierre del Curso
Resumen de los temas clave
Recursos para continuar aprendiendo y próximos pasos en la exploración de IA

---

Asignaturas

Ciencia de Datos