Cursos de aprendizaje automático

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Python for Beginners: The Complete Python Masterclass

Python para Principiantes: La Clase Maestra Completa de Python - Desbloquea tu potencial de codificación con este curso en línea integral ofrecido por Udemy. Profundiza en las habilidades esenciales de Python necesarias para ciencia de datos, aprendizaje automático y más. Este programa amigable para principiantes se realza con ejemplos prácticos y.

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Data Science : Master Machine Learning Without Coding

Ciencia de Datos: Domina el Aprendizaje Automático Sin Programar Descubre los conceptos fundamentales de la ciencia de datos y el aprendizaje automático sin la necesidad de programar con este curso atractivo ofrecido por Udemy. Utilizando el potente software RapidMiner, este curso es perfecto tanto para principiantes como para profesionales exper.

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Machine Learning with Python : COMPLETE COURSE FOR BEGINNERS

Aprendizaje Automático con Python: Curso Completo para Principiantes Inicia tu camino hacia el dominio del aprendizaje automático con nuestro curso completo para principiantes, exclusivamente en Udemy. Este curso está meticulosamente diseñado para principiantes para cubrir todos los fundamentos de Python, centrándose en diversos temas esenciales co.

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Algorithmic Trading with Python: Machine Learning strategies

Título: Trading Algorítmico con Python: Estrategias de Aprendizaje Automático Descripción: Explora el impacto de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático en el Trading Algorítmico. Este curso incluye formación práctica usando bots de MetaTrader 5. Ofrecido por Udemy, este curso es ideal para aquellos que buscan sumergirse en la aplica.

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Decision Trees, Random Forests, Bagging & XGBoost: R Studio

Título: Árboles de Decisión, Bosques Aleatorios, Bagging y XGBoost: R Studio Descripción: Explora el mundo de los Árboles de Decisión junto con técnicas avanzadas de Ensamblaje utilizando R Studio. Domina habilidades en Bagging, Bosque Aleatorio, Máquina de Impulso de Gradiente (GBM), AdaBoost y XGBoost con este curso completo proporcionado por Ude.

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Optimization problems and algorithms

Título del evento: Problemas de Optimización y Algoritmos Únete a nuestro curso completo en Udemy para dominar el arte de resolver problemas de optimización usando algoritmos heurísticos dentro del entorno de MATLAB. Este curso está diseñado tanto para principiantes como para programadores experimentados que desean profundizar su comprensión de las.

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Data Science Real-World Case Studies - Hands On Python

Título: Casos de Estudio de Ciencia de Datos en el Mundo Real - Práctica con Python Descripción: Explora proyectos reales en inteligencia artificial, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y análisis de series temporales. Este curso integral ofrecido por Udemy te equipa para construir habilidades prácticas en ciencia de datos y p.

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Machine Learning - Regression and Classification (math Inc.)

Título: Aprendizaje Automático - Regresión y Clasificación (Math Inc.) Descripción: Sumérgete en los dominios del aprendizaje automático desde niveles principiantes hasta avanzados con nuestra guía completa. Este curso, ofrecido en Udemy, se enfoca en el aprendizaje práctico integrado con teorías matemáticas detalladas. Perfecto para aquellos ansio.

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Machine Learning Classification Bootcamp in Python

Únete al Bootcamp de Clasificación de Aprendizaje Automático en Python, ofrecido por Udemy. Este curso integral está diseñado para avanzar tus habilidades en aprendizaje automático a través de aprendizaje práctico y proyectos prácticos. Participa en 10 proyectos prácticos que cubren conceptos clave y algoritmos en Python y Scikit Learn, perfecto pa.

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Advanced analysis of outliers in R and Matlab

Únete a nuestro curso integral, Análisis Avanzado de Valores Atípicos en R y Matlab, presentado por Udemy. Este entrenamiento es esencial para las personas ansiosas por dominar técnicas robustas de análisis de datos cruciales en campos como Minería de Datos, Estadística y Aprendizaje Automático. Mejora tus habilidades en algunas de las herramientas.

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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!