Cursos de aprendizaje automático

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Leveraging Cloud-Based Machine Learning on Azure: Real-World Applications

Aprovechando el Aprendizaje Automático Basado en la Nube con Azure: Aplicaciones del Mundo Real Título del Curso: Aprovechando el Aprendizaje Automático Basado en la Nube con Azure: Aplicaciones del Mundo Real Descripción: Aprenda los conceptos básicos para aprovechar Microsoft Azure en aplicaciones basadas en IA, incluidas las herramientas clav.

LinkedIn Learning

Alteryx for Financial Services

Alteryx para Servicios Financieros Desbloquea el poder de Alteryx en el sector de servicios financieros con nuestro curso integral. Diseñado para profesionales que buscan aprovechar el software de análisis de datos sin código/bajo código, este curso proporciona una visión detallada de las capacidades de Alteryx. Proveedor: LinkedIn Learning Ca.

Waseda University

Deep Learning for Bioscientists

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GenAI for Data Scientists

GenAI para Científicos de Datos GenAI para Científicos de Datos está dirigido a profesionales ansiosos por integrar la IA generativa (GenAI) en sus prácticas de ciencia de datos. Este curso introductorio simplifica el complejo mundo de GenAI, ilustrando su notable impacto en el análisis de datos, el modelado predictivo y más. Obtendrá una compr.

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Fine-tuning Language Models for Business Tasks

Afinando Modelos de Lenguaje para Tareas Empresariales Este curso desmitifica el concepto de "afinación de LLM" y sus aplicaciones críticas en el mundo empresarial. En el contexto de tecnologías de IA en rápida evolución, comprender cómo afinar Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) es esencial para que las empresas se mantengan competitivas. El curs.

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Essentials of Prompt Engineering

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Developing Machine Learning Solutions

En este curso de aprendizaje automático, aprenderá sobre el ciclo de vida del aprendizaje automático y cómo usar los servicios de AWS en cada etapa. Además, descubrirá las diversas fuentes para los modelos de aprendizaje automático y aprenderá técnicas para evaluar su rendimiento. También comprenderá la importancia de las operaciones de aprendi.

Coursera

Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers

Fundamentos del Aprendizaje Automático para Tomadores de Decisiones Empresariales y Técnicos | Coursera En este curso, aprenderás sobre las mejores prácticas y recomendaciones para el aprendizaje automático (ML). El curso explora cómo hacer una hoja de ruta para integrar ML en tus procesos empresariales, analiza los requisitos para determinar si.

Foundations of Machine Learning

Fundamentos del Aprendizaje Automático | Universidad | Proveedor Descubre los conceptos fundamentales del aprendizaje automático en este curso integral. Cubrirás temas esenciales, incluyendo la representación de datos, la construcción de modelos, las redes neuronales y los intrincados procesos de aprendizaje que impulsan la inteligenci.

LinkedIn Learning

Azure Machine Learning Development: 2 Learning ML Studio

Desarrollo de Azure Machine Learning: Aprendiendo ML Studio Universidad: - Proveedor: LinkedIn Learning Categorías: Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Microsoft Azure, Cursos de Análisis de Datos, Cursos de Limpieza de Datos, Cursos de Evaluación de Modelos, Cursos de Entrenamiento de Modelos

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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!