Cursos de aprendizaje automático

1795 Cursos

Pluralsight

Getting Started with the Databricks Lakehouse Platform

Pluralsight

On-Demand

Udemy

Data Science: Deep Learning and Neural Networks in Python

Udemy

On-Demand

Udemy

Machine Learning Practical Workout | 8 Real-World Projects

Udemy

On-Demand

LinkedIn Learning

Google Cloud Platform for Machine Learning Essential Training

LinkedIn Learning

On-Demand

Udemy

Decision Trees, Random Forests & Gradient Boosting in R

Udemy

On-Demand

Udemy

5 Real-Time Use Cases using Machine Learning

Udemy

On-Demand

LinkedIn Learning

Data Science on Google Cloud Platform: Predictive Analytics

Mejora tus habilidades en ciencia de datos aprendiendo a aprovechar Google Cloud Platform para la analítica predictiva. Este curso integral, ofrecido por LinkedIn Learning, te guía a través del proceso de entrenamiento y despliegue de modelos de aprendizaje automático en GCP. Ideal para aquellos que buscan profundizar su experiencia en aprendiz.

LinkedIn Learning

On-Demand

Udemy

The Complete iOS11 Swift4 Development Course - Build 28 Apps

Udemy

On-Demand

Pluralsight

Extracting and Transforming Data in SSIS

Extracción y Transformación de Datos en SSIS SSIS es una herramienta ETL (Extract, Transform, and Load) de Microsoft. En este curso, aprenderás cómo instalar y configurar SSIS y desarrollar paquetes ETL con él. La ingeniería de datos es la columna vertebral de las actividades de análisis avanzado, inteligencia de negocios y aprendizaje automáti.

Pluralsight

On-Demand

Pluralsight

Designing and Implementing Solutions Using Google Machine Learning APIs

Diseño e Implementación de Soluciones Usando las API de Aprendizaje Automático de Google La mayoría de las organizaciones desean aprovechar el poder del aprendizaje automático (ML) para mejorar sus productos, pero no siempre tienen la experiencia disponible internamente. Este curso te muestra cómo aprovechar el poder del ML para casos de uso ut.

Pluralsight

On-Demand

1 ... 120 121 122 123 124 ... 180

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!