Cursos de aprendizaje automático

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A Course in Innovations of Digital Banking - a global view.

Título: Un Curso sobre Innovaciones en Banca Digital - Una Visión Global Descripción: Sumérgete en la visión básica de 2023 sobre las innovaciones en banca digital con este curso completo de Udemy. Explora tecnologías de vanguardia incluyendo IA-ML (Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático), Blockchain, Análisis de Grandes Datos, IoT (Inter.

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3-4 hours

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Logistic Regression in Python

Título: Regresión Logística en Python Descripción: Sumérgete en los fundamentos de la regresión logística en Python con nuestro tutorial para principiantes. Este curso, ofrecido por Udemy, te dota de las habilidades esenciales necesarias para el modelado predictivo usando Python. Perfecto para novatos que buscan sobresalir en Python, estadísticas,.

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7 hours 39 minutes

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Mathematical Foundation For Machine Learning and AI

Title: Fundamentos Matemáticos para el Aprendizaje Automático y la IA Description: Profundiza en los conceptos matemáticos esenciales cruciales para el aprendizaje automático y la IA, y domina su implementación en R y Python. Enriquece y expande tus habilidades a través de este curso integral ofrecido por Udemy, diseñado tanto para principiantes co.

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Machine Learning Terminology & Process For Beginners

Título del evento: Terminología y Proceso de Aprendizaje Automático para Principiantes Descripción: Inicia tu viaje en el mundo del aprendizaje automático con nuestro curso introductorio, "Terminología y Proceso de Aprendizaje Automático para Principiantes". Este curso proporciona una base sólida en los conceptos y procesos de aprendizaje automátic.

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Machine Learning | Deep Learning | Explainable AI | Vertex

Título: Aprendizaje Automático | Aprendizaje Profundo | IA Explicable | Vertex AI Descripción: Este curso integral, disponible en Udemy, abarca tanto temas fundamentales como avanzados diseñados para profesionales en el campo. Explora áreas clave como el Aprendizaje Automático, Aprendizaje Profundo, Aprendizaje No Supervisado, Regresión Lineal, y c.

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8 hours 32 minutes

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The Ultimate App Making Course! Master Many Coding Skills!

¡Únete al curso definitivo para crear aplicaciones! ¡Domina muchas habilidades de programación!" en Udemy y eleva tu experticia en codificación a nuevas alturas. Sumérgete en un viaje de aprendizaje integral que cubre una amplia variedad de lenguajes de programación y frameworks esenciales como Keras, Python, TensorFlow, React, Redux y muchos otros.

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Machine Learning & Deep Learning in Python & R

Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo en Python y R Sumérgete en los dominios del Aprendizaje Automático y el Aprendizaje Profundo con este curso integral ofrecido por Udemy. Domina técnicas esenciales como Regresión, Árboles de Decisión, Máquinas de Soporte Vectorial (SVM), Redes Neuronales, Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y Pronóst.

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ML for Business Managers: Build Regression model in R Studio

ML para Gerentes de Negocios: Construir Modelo de Regresión en R Studio Desbloquee su potencial en Aprendizaje Automático y Econometría con nuestro curso integral titulado 'ML para Gerentes de Negocios: Construir Modelo de Regresión en R Studio'. Este curso, ofrecido por Udemy, se centra tanto en técnicas de Regresión Simple como Múltiple esenciale.

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Linear Regression and Logistic Regression using R Studio

Regresión Lineal y Regresión Logística utilizando R Studio Embarca en un viaje hacia los fundamentos de la Regresión Lineal y Regresión Logística a través de nuestro curso integral diseñado para principiantes. Ofrecido a través de Udemy, este curso tiene como objetivo aclarar las distinciones entre las técnicas de Regresión y Clasificación. Al ab.

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Complete Machine Learning with R Studio - ML for 2024

Título: Aprendizaje Automático Completo con R Studio - ML para 2024 Descripción: Domina el aprendizaje automático usando R Studio con nuestro curso exhaustivo. Sumérgete en métodos clave de ML incluyendo Regresión Lineal y Logística, Árboles de Decisión, XGBoost, SVM y varios otros modelos de ML. Perfecto para aquellos proficientes en el lenguaje d.

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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!