Cursos de aprendizaje automático

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Fake Instagram Profile Detector

Detector de Perfiles Falsos en Instagram En este proyecto práctico, construiremos y entrenaremos un modelo simple de red neuronal artificial para detectar cuentas de Instagram de spam/falsas. Las cuentas falsas y de spam son un problema importante en las redes sociales, a menudo creando la ilusión de numerosos seguidores para los influencers o sie.

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University of Naples Federico II

Java Programming: Build a Recommendation System

Programación en Java: Construye un Sistema de Recomendación ¿Alguna vez te has preguntado cómo decide Netflix qué películas recomendarte? ¿O cómo sugiere libros Amazon? ¡Obtén experiencia práctica construyendo tu propio sistema de recomendación simplificado! En este proyecto final, demostrarás tus habilidades en la resolución de problemas y pr.

Higher School of Economics

Python per la Data Science

Python para la Ciencia de Datos Python para la Ciencia de Datos es un curso crucial para cualquier profesional que quiera analizar grandes cantidades de datos a través de las técnicas más recientes de Machine Learning y Deep Learning. El núcleo del curso está representado por el uso de notebooks: un formato didáctico moderno donde texto y teor.

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Automated Machine Learning en Microsoft Power BI

Automated Machine Learning en Microsoft Power BI Este proyecto es un curso práctico y efectivo para aprender todo lo que necesitas saber acerca de cómo crear e integrar modelos de autoML en Power BI. No solo aprenderás, de manera práctica, a generar y evaluar los modelos. Sino que además aprenderás a integrar y utilizarlos dentro de tus dashboa.

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ML y Power BI para incrementar las ventas en Retail

Este proyecto es un curso efectivo para aprender a analizar los datos de retail y a identificar patrones que permiten maximizar las ventas. Para ello, se aprenderá todo lo necesario acerca de las reglas de asociación y a cómo generar dichas reglas en Power BI.

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Automated Machine Learning en Power BI Clasificación

Automated Machine Learning en Power BI Clasificación | Coursera Este proyecto es un curso práctico y efectivo para aprender todo lo que necesitas saber acerca de cómo crear e integrar modelos de clasificación de autoML en Power BI. No solo aprenderás, de manera práctica, a generar y evaluar los modelos de clasificación de autoML, sino que ademá.

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Introducción a la inteligencia artificial generativa: el arte de lo posible (Español de España) | Introduction to Generative AI - Art of the Possible (Spanish from Spain)

Introducción a la inteligencia artificial generativa: el arte de lo posible (Español de España) | Introduction to Generative AI - Art of the Possible (Spanish from Spain) El curso Introducción a la inteligencia artificial generativa: el arte de lo posible proporciona una introducción a la inteligencia artificial generativa, sus.

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AWS Skill Builder

Online Course Supplement: Practical Data Science with Amazon SageMaker

Curso Suplementario en Línea: Ciencia de Datos Práctica con Amazon SageMaker La inteligencia artificial y el aprendizaje automático (IA/AA) se están volviendo comunes. En este curso, pasarás un día en la vida de un científico de datos para que puedas colaborar de manera eficiente con ellos y construir aplicaciones que se integren con AA. Aprenderás.

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6 hours

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Machine Learning with Python from Scratch

Aprendizaje Automático con Python desde Cero | Udemy Aprende a dominar los algoritmos de aprendizaje automático desde cero, incluyendo habilidades esenciales en redes neuronales usando Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn y Scikit-Learn. Este curso es ofrecido por Udemy y te proporciona el conocimiento necesario para sobresalir.

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Ensemble Machine Learning in Python: Random Forest, AdaBoost

Aprende los poderosos métodos de conjunto en aprendizaje automatizado, incluyendo Bosque Aleatorio, AdaBoost, Boosting, Bagging y Bootstrap con este curso práctico ofrecido por Udemy. Diseñado para entusiastas de la ciencia de datos, este curso te guiará a través de las aplicaciones prácticas de estas técnicas usando Python. Embárcate en tu via.

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Usos del aprendizaje automático

El uso del aprendizaje automático ha tocado muchas áreas en nuestras vidas. Veamos los ejemplos más notable de la utilización de la inteligencia informática:

Asistente de voz Alisa. Este sistema, sin ayuda humana, siempre encontrará la respuesta a cualquier pregunta de interés, encenderá música, responderá la llamada y mucho más.

Seleccionar publicidad relevante en los navegadores no es un proceso fácil para una persona, pero sí para una computadora. El sistema analizará los datos de visualización y seleccionará lo que a un usuario en particular le gustará. El mismo sistema se utiliza en varios mercados: se ofrecen productos que una persona vio o compró.

Chatbots en varios diálogos. Por ejemplo, muchos bancos utilizan bots para resolver problemas de clientes. Es conveniente y rápido.

Seguridad de datos: los modelos de aprendizaje automático pueden identificar vulnerabilidades de seguridad de datos antes de que se conviertan en violaciones. Al analizar experiencias pasadas, los modelos de aprendizaje automático pueden predecir acciones futuras de alto riesgo para que el riesgo pueda mitigarse de manera proactiva.

Finanzas: Los bancos, los corredores de comercio y las empresas de fintech utilizan algoritmos de aprendizaje automático para automatizar el comercio y proporcionar servicios de asesoramiento financiero a los inversores. Bank of America usa el chatbot Erica para automatizar el soporte al cliente.

Salud: El aprendizaje automático se usa para analizar grandes conjuntos de datos médicos para acelerar el descubrimiento de tratamientos y curas, mejorar los resultados de los pacientes y automatizar procesos rutinarios para prevenir errores humanos. Por ejemplo, IBM Watson utiliza minería de datos para proporcionar a los médicos datos que pueden usar para personalizar la atención del paciente.

Detección de fraude: la IA se utiliza en el sector financiero y bancario para analizar de forma autónoma un gran número de transacciones para identificar actividades fraudulentas en tiempo real. La empresa de servicios tecnológicos Capgemini dice que los sistemas de detección de fraudes que utilizan aprendizaje automático y análisis reducen el tiempo de investigación de fraudes en un 70% e incrementan la precisión de detección en un 90%.

Minorista: los investigadores y desarrolladores de IA están utilizando algoritmos de aprendizaje automático para desarrollar motores de recomendación de IA que hacen sugerencias de productos relevantes basados en las elecciones anteriores de los compradores, así como en datos históricos, geográficos y demográficos.

La reconocimiento facial en el metro ayudará a identificar a infractores o criminales en una gran masa de personas. Los observadores comunes no pueden manejar esta tarea. Pero una máquina que aprende rápidamente hará este trabajo sin problemas.

Qué necesitas para el aprendizaje automático (ML)?

Para aquellos interesados en la formación, hay varios requisitos que deben cumplirse para tener éxito en este campo. Entonces, aquí están los puntos principales que necesita saber sobre el curso de aprendizaje automático. Estos requisitos incluyen:

Conocimientos básicos de lenguajes de programación como Python, R, Java, JavaScript, etc.

Conocimientos promedio de estadística y probabilidad.

Conocimientos básicos de álgebra lineal en el curso de aprendizaje automático. En un modelo de regresión lineal, se traza una línea a través de todos los puntos de datos, y esa línea se usa para calcular nuevos valores.

Comprensión del cálculo.

Conocimientos sobre cómo limpiar y estructurar datos en bruto en el formato deseado para reducir el tiempo requerido para la toma de decisiones.

Los cursos de aprendizaje automático de AI Education son la mejor elección!