Cursos de aprendizaje automático

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Machine Learning on Google Cloud: Sequence and Text Models

Desbloquea el potencial del Aprendizaje Automático en Google Cloud profundizando en sus aplicaciones avanzadas en Modelos de Secuencia y Procesamiento de Lenguaje Natural. Este curso integral, disponible en Udemy, está diseñado para entusiastas que desean mejorar su comprensión de estas tecnologías de vanguardia. Con un plan de estudios diseñ.

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LLM Fine Tuning Fundamentals + Fine tune OpenAI GPT model

Desbloquea el potencial del ajuste fino de modelos lingüísticos con nuestro curso dirigido por expertos en Udemy. Sumérgete en los fundamentos de LLM y adquiere experiencia práctica con sesiones prácticas diseñadas para mejorar tu capacidad de ajustar finamente el modelo GPT de OpenAI utilizando tus propios datos personalizados. Este curso e.

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Data Science & Python - Maths, models, Stats PLUS Case Study

Emprende un profundo viaje al mundo de la ciencia de datos y Python con nuestro curso: Ciencia de Datos y Python - Matemáticas, Modelos, Estadísticas MÁS Estudio de Caso. Ofrecido en Udemy, este curso cubre temas esenciales como estadísticas, pruebas inferenciales, y métodos de aprendizaje supervisado y no supervisado. Explora las vastas oportu.

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Self-Supervised Learning A-Z: Theory & Hands-On Python

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Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud

Descubre el mundo del aprendizaje automático con nuestro curso en profundidad sobre el uso de TensorFlow en Google Cloud. Esta experiencia práctica te permite construir, entrenar y desplegar robustos modelos de ML utilizando la poderosa infraestructura de Google. Ya sea que estés profundizando en redes neuronales o dominando técnicas de regre.

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Become a TensorFlow Certified Professional Developer

Eleva tu experiencia en IA con nuestro programa de formación inmersiva diseñado para prepararte como Desarrollador Certificado en TensorFlow. Ofrecido por Udemy, este curso proporciona una oportunidad sin igual para afinar tus habilidades en varios dominios clave de IA. Ya sea que te estés adentrando en el Aprendizaje Automático, profundizando.

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Machine Learning Project: Heart Attack Prediction Analysis

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MLOps with AWS - Bootcamp - Zero to Hero Series

MLOps con AWS - Bootcamp - Serie de Principiante a Experto Embárcate en tu camino para dominar MLOps con nuestro completo bootcamp de AWS. Este curso está diseñado para elevar tu conjunto de habilidades desde el desarrollo básico de cuadernos hasta operaciones avanzadas de producción utilizando el potente conjunto de herramientas de AI y ML de.

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Complete PySpark & Google Colab Primer For Data Science

Domina el arte de construir modelos de aprendizaje automático y redes neuronales usando PySpark y Google Colab con esta guía completa. Perfectamente adaptado para aspirantes a científicos de datos, este curso de Udemy cubre temas esenciales como aprendizaje automático, big data, aprendizaje profundo y más. Descubre cómo procesar datos eficie.

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Machine Learning for Interviews & Research and DL basics

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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!