Cursos de aprendizaje automático

1795 Cursos

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Machine Learning & Data Science: The Complete Visual Guide

Visitar el curso en Udemy Sumérgete en el mundo del aprendizaje automático y la ciencia de datos con nuestra completa guía visual. Este curso ofrece un enfoque fácil de seguir con demostraciones sencillas y modelos de Excel, asegurando una comprensión completa sin necesidad de habilidades de programación. Ideal para principiantes y aquellos qu.

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Microsoft Fabric - The Complete Guide

Explora el viaje profundo para dominar Microsoft Fabric a través de esta guía todo-incluida diseñada para llevarte desde conceptos fundamentales hasta una experiencia avanzada. Ofrecido por Udemy, este curso proporciona una comprensión exhaustiva de Microsoft Fabric, integrando conocimientos críticos en ciencia de datos, aprendizaje automáti.

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End to End Data Science Practicum with Knime

Emprende un viaje informativo en el mundo de la ciencia de datos con nuestra "Práctica de Ciencia de Datos de Extremo a Extremo con Knime" ofrecida por Udemy. Este curso te capacita para dominar conceptos y técnicas clave de ciencia de datos utilizando Knime, respaldado por ejemplos prácticos. Ya sea que tu interés esté en la visualización de.

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Machine Learning for Data Analysis: Unsupervised Learning

Desbloquea el poder del Aprendizaje Automático para Análisis de Datos con un enfoque en el Aprendizaje No Supervisado. Este curso está diseñado para llevar conceptos complejos al ámbito de la simplicidad usando Excel. Sumérgete en temas sofisticados que mejoran tus capacidades de análisis de datos e inteligencia empresarial. Presentado por Ude.

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Machine Learning for Interviews & Research and DL basics

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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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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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Machine Learning Project: Heart Attack Prediction Analysis

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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 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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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!