Cursos de aprendizaje automático

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Machine Learning Algorithms: Supervised Learning Tip to Tail

Título: Algoritmos de Aprendizaje Automático: Aprendizaje Supervisado de Principio a Fin Descripción: Sumérgete de lleno en el mundo del aprendizaje supervisado con nuestro curso integral. Comenzando con los fundamentos, este curso equipa a los aprendices con el conocimiento para entender e implementar técnicas clave de aprendizaje supervisado usan.

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Data for Machine Learning

Título: Datos para Aprendizaje Automático Descripción: Sumérgete en lo esencial del uso de datos en el aprendizaje automático con este curso integral. Descubre el significativo papel de los datos en varias fases del aprendizaje automático, incluyendo las fases de aprendizaje, entrenamiento y operacionales. Adquiere experiencia en identificar elemen.

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Computer Vision in Microsoft Azure

Descubre el poder transformador de la IA con el curso "Visión por Computadora en Microsoft Azure" disponible en Coursera. Este curso profundiza en las complejidades del servicio cognitivo de Visión por Computadora de Microsoft Azure, que utiliza modelos preentrenados para analizar imágenes de manera efectiva. Ideal para desarrolladores de software,.

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Machine Learning: Algorithms in the Real World

Título: Aprendizaje Automático: Algoritmos en el Mundo Real Descripción: Sumérgete en el mundo del aprendizaje automático con nuestro programa especializado diseñado para profesionales ansiosos por aprovechar el aprendizaje automático para el análisis de datos y la automatización en diversos sectores, incluyendo finanzas, medicina, ingeniería y neg.

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Exploratory Data Analysis for Machine Learning

Título: Análisis Exploratorio de Datos para el Aprendizaje Automático Descripción: Inicia tu viaje en el Aprendizaje Automático con el primer curso del Certificado Profesional en Aprendizaje Automático de IBM, ofrecido a través de Coursera. Este curso fundamental te capacita para apreciar el rol crítico de datos de alta calidad en los procesos de a.

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Introduction to Artificial Intelligence (Japanese) (日本語字幕版)

Explora el fascinante mundo de la inteligencia artificial en el curso "Introducción a la Inteligencia Artificial (Japonés) (日本語字幕版)" ofrecido por AWS Skill Builder. Este curso integral profundiza en los elementos esenciales de la IA, explicando su importancia y abarcando subconjuntos como el Aprendizaje Automático (ML) y el Aprendizaje Profun.

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Introduction to Artificial Intelligence (Korean)

Este curso es una introducción a la Inteligencia Artificial (IA), donde se comprenden los conceptos básicos y la importancia de la IA, y también se aprende sobre sus subcategorías, como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Además, se explica cómo Amazon integra la IA en sus productos a través de ejemplicosos. El curso ofrece subtítu.

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Introduction to Artificial Intelligence (Traditional Chinese)

Explora los misterios de la inteligencia artificial; este es un curso básico sobre Inteligencia Artificial (IA). Este curso abordará los conceptos fundamentales y la importancia de la IA, cubriendo conocimientos básicos que incluyen el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, como partes inseparables de la IA. Además, se mostrará cómo Amaz.

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Master Microsoft Power BI

Avance sus habilidades de análisis de datos y visualización con nuestro curso integral sobre Microsoft Power BI ofrecido por LinkedIn Learning & Path. Este curso está diseñado para profesionales de datos en todas las industrias que buscan aprovechar las poderosas capacidades de análisis de datos, modelado y visualización de Power BI. Conviértase en.

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Power BI: Integrating AI and Machine Learning

Desbloquee el potencial de la IA y el aprendizaje automático dentro de Power BI con este curso completo ofrecido por LinkedIn Learning. Sumérjase en cómo los usuarios finales pueden explorar y aprovechar sin problemas las capacidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático dentro de Power BI. Este curso es perfecto para aquellos interes.

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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!