Cursos de aprendizaje automático

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Developing Machine Learning Solutions (Korean)

Desarrollando Soluciones de Aprendizaje Automático (Coreano) En este curso de aprendizaje automático, aprenderá sobre el ciclo de vida del aprendizaje automático y cómo utilizar los servicios de AWS en cada etapa. También explorará varias fuentes para modelos de aprendizaje automático y técnicas para evaluar el desempeño de esos modelos. Compren.

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Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers (Japanese)

Aspectos Esenciales del Aprendizaje Automático para Tomadores de Decisiones Empresariales y Técnicos (Japonés) Este currículo, compuesto de tres cursos, te enseñará sobre las mejores prácticas y recomendaciones para el aprendizaje automático (ML). Este curso abordará cómo crear una hoja de ruta para la integración de ML en los procesos empresarial.

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Machine Learning Terminology and Process (Japanese)

Términos y Proceso de Aprendizaje Automático (Japonés) Este curso presenta los conceptos básicos del aprendizaje automático y el proceso mecánico para procesar datos. Examina en detalle cada paso del proceso de aprendizaje automático y explica los términos y técnicas comunes que surgen en las fases del proyecto de aprendizaje automático. Los co.

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AWS Foundations: How Amazon SageMaker Can Help (Japanese)

Fundamentos de AWS: Cómo puede ayudar Amazon SageMaker (Japonés) Aprenda cómo Amazon SageMaker aborda los desafíos clave en la implementación de tuberías de aprendizaje automático. Este curso explica cómo los cuadernos e instancias de SageMaker apoyan el fortalecimiento del flujo de trabajo de aprendizaje automático y revisa las funcionalidades pr.

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Cloud for CTOs (Japanese)

Cloud para CTOs (Japonés) Este curso proporciona una visión general de la tecnología de computación en la nube. Los Chief Technology Officer (CTO) aprenderán cómo pueden usar la nube para ajustar su organización a las necesidades de los clientes. También proporcionará métodos para ofrecer experiencias de usuario avanzadas a través de soluciones te.

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AWS Foundations: Machine Learning Basics (Japanese)

Fundamentos de AWS: Conceptos Básicos de Machine Learning (Japonés) Explora los conceptos básicos de la infraestructura de nube de AWS con un enfoque en el aprendizaje automático, impartido en japonés. Este curso integral ofrecido por AWS Skill Builder cubre temas esenciales en varias disciplinas del aprendizaje automático, incluyendo aprendiza.

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Amazon Q Introduction (Indonesian)

Introducción a Amazon Q (Español) Este curso proporciona una visión general de alto nivel de Amazon Q, un asistente impulsado por inteligencia artificial (IA) generativa. Usted aprenderá sobre casos de uso y beneficios de conectar Amazon Q a la información, el código y los sistemas de su empresa. También descubrirá información adicional para cont.

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Cloud for CTOs (Japanese) 日本語吹き替え版

Nube para CTOs (Japonés) Edición Doblada Este curso ofrece una visión general de las tecnologías de computación en la nube. Aprende cómo los Chief Technology Officer (CTO) pueden utilizar la nube para adaptar la organización a las necesidades de los clientes. Además, aprenderá cómo proporcionar experiencias de usuario avanzadas a través de solucio.

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AWS Foundations: Machine Learning Basics (Japanese) 日本語実写版

Fundamentos de AWS: Conceptos Básicos de Aprendizaje Automático (Japonés) 日本語実写版 Comprende los conceptos básicos de la infraestructura en la nube de AWS a través de este curso integral en japonés.

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Essentials of Prompt Engineering (Korean)

Conceptos Básicos de Ingeniería de Indicaciones (Coreano) Este curso presenta los conceptos básicos necesarios para crear indicaciones efectivas. Aprenderá a segmentar y optimizar las indicaciones para varios casos de uso. También explorará técnicas como indicaciones zero-shot, few-shot y chain-of-thought. Finalmente, aprenderá a identificar posi.

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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!