Cursos de aprendizaje automático

1795 Cursos

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The Complete Intro to Machine Learning

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AWS SageMaker Practical for Beginners | Build 6 Projects

Emprende tu viaje de aprendizaje automático con nuestro curso para principiantes sobre AWS SageMaker, diseñado para proporcionarte experiencia práctica en la creación de proyectos del mundo real. Este curso completo de Udemy cubre algoritmos esenciales como Linear Learner, XGBoost y PCA, junto con técnicas de Clasificación de Imágenes. Sumérg.

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Decision Trees, Random Forests, AdaBoost & XGBoost in Python

Únete a nuestro curso integral en Udemy para dominar los Árboles de Decisión y las técnicas de Ensamblado usando Python. Adéntrate en el mundo del aprendizaje automático y el análisis de datos mientras aprendes a implementar de manera eficiente Bagging, Bosque Aleatorio, Máquina de Impulso de Gradiente (GBM), AdaBoost y XGBoost. Perfecto para.

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Complete Machine Learning & Data Science with Python| ML A-Z

Emprende un viaje integral en el mundo del Aprendizaje Automático y la Ciencia de Datos con Python. Este curso ofrece un conocimiento profundo de herramientas como Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn y Scipy. A través de este curso, ofrecido por Udemy, los participantes obtendrán conocimientos prácticos en técnicas de aprendizaje automático supe.

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Machine Learning: Master the Fundamentals

Descubre lo esencial del aprendizaje automático con el curso completo de Udemy, "Aprende los Fundamentos del Aprendizaje Automático". Este curso en línea te guía a través de las complejidades de la programación en Python, el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y las técnicas de Aprendizaje Profundo. Ya seas un principiante o busques mejor.

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Linear Regression and Logistic Regression in Python

Descubre los fundamentos de la Regresión Lineal y la Regresión Logística con este curso para principiantes en Udemy. Diseñado para aquellos sin experiencia previa en codificación o matemáticas, aprenderás a construir modelos predictivos de aprendizaje automático de manera eficiente y efectiva. Este curso es parte de la diversa oferta de Udemy e.

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Master in Data Science, Data Analytics and Data Analysis

Maestría en Ciencia de Datos, Analítica de Datos y Análisis de Datos | Udemy Impulsa tus habilidades con el curso de Maestría en Ciencia de Datos, Analítica de Datos y Análisis de Datos disponible en Udemy. Sumérgete en temas avanzados como Machine Learning, Inteligencia Artificial y AI Generativa usando lenguajes de programación populares.

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Logistic Regression in Python

Regresión Logística en Python | Tutorial para Principiantes | Udemy Da tus primeros pasos en el dominio de la regresión logística con nuestro tutorial de Python diseñado para principiantes. Este curso te proporcionará las habilidades fundamentales necesarias para un modelado predictivo efectivo usando Python. Al final, estarás listo para abordar.

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ML for Business Managers: Build Regression model in R Studio

Domine los fundamentos de la Regresión Simple y Múltiple, componentes cruciales del Aprendizaje Automático y la Econometría, construyendo un modelo de Regresión usando R Studio. Este curso, ofrecido por Udemy, proporciona una introducción completa a la Regresión Lineal, equipando a Gerentes de Negocios y aspirantes a científicos de datos con.

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Machine Learning in GIS : Understand the Theory and Practice

Eleve sus habilidades explorando las sinergias entre el Aprendizaje Automático y los Sistemas de Información Geográfica (SIG) en este curso integral ofrecido por Udemy. Profundice en los principios y aplicaciones prácticas de la Teledetección en QGIS y Google Earth Engine. Este curso es ideal para individuos interesados en mejorar su compre.

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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!