Cursos de aprendizaje automático

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The Complete iOS11 Swift4 Development Course - Build 28 Apps

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Extracting and Transforming Data in SSIS

Extracción y Transformación de Datos en SSIS SSIS es una herramienta ETL (Extract, Transform, and Load) de Microsoft. En este curso, aprenderás cómo instalar y configurar SSIS y desarrollar paquetes ETL con él. La ingeniería de datos es la columna vertebral de las actividades de análisis avanzado, inteligencia de negocios y aprendizaje automáti.

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Designing and Implementing Solutions Using Google Machine Learning APIs

Diseño e Implementación de Soluciones Usando las API de Aprendizaje Automático de Google La mayoría de las organizaciones desean aprovechar el poder del aprendizaje automático (ML) para mejorar sus productos, pero no siempre tienen la experiencia disponible internamente. Este curso te muestra cómo aprovechar el poder del ML para casos de uso ut.

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Complete Python and Machine Learning in Financial Analysis

Python Completo y Aprendizaje Automático en el Análisis Financiero Explora la integración de Python, Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo en el Análisis Financiero a través de detalladas guías de programación paso a paso. Este curso, ofrecido por Udemy y diseñado en asociación con una universidad, cubre habilidades esenciales de program.

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Communicating Expectations to the Business

Comunicando Expectativas al Negocio En este curso, Comunicando Expectativas al Negocio, obtendrás conocimientos fundamentales esenciales para gestionar las expectativas de los stakeholders en cuanto a la ciencia de datos, el aprendizaje automático y las soluciones de inteligencia aumentada. Primero, aprenderás lo que se requiere para una solución.

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AWS SageMaker Practical for Beginners | Build 6 Projects

AWS SageMaker Práctico para Principiantes | Construye 6 Proyectos Domina los algoritmos de AWS SageMaker, incluyendo Linear Learner, XGBoost, PCA y Clasificación de Imágenes, mientras aprendes SageMaker Studio y AutoML con este curso para principiantes. Construye 6 proyectos prácticos para solidificar tu comprensión y habilidades. Proporc.

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Complete Data Science Training with Python for Data Analysis

Formación Completa en Ciencia de Datos con Python para Análisis de Datos | Udemy Únete a la Formación Completa en Ciencia de Datos con Python para Análisis de Datos. Este curso está diseñado para principiantes y ofrece una introducción al mundo de la ciencia de datos. Aprenderás las técnicas esenciales y los métodos de análisis de datos utilizan.

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Implementing and Administering Microsoft Sentinel

Implementación y Administración de Microsoft Sentinel | LinkedIn Learning Descubra cómo dominar la implementación y administración de Microsoft Sentinel, un sistema avanzado de gestión de eventos e información de seguridad (SEIM) basado en la nube. Este curso lo guiará a través de los pasos necesarios para detectar y responder a las amenazas de.

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Clustering & Classification With Machine Learning In Python

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Deep Learning Mastery 2024

Dominio del Aprendizaje Profundo 2024 Únete al curso "Dominio del Aprendizaje Profundo 2024" y domina el ciclo de vida completo de un proyecto de aprendizaje profundo. Este curso integral te guiará a través de la implementación de varias redes neuronales utilizando TensorFlow y Keras. Proveedor: Udemy Categorías: Cursos de Python Cursos de.

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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!