Curso de Master Machine Learning, Deep Learning con Python

Curso de Master Machine Learning, Deep Learning con Python

Curso completo que cubre los fundamentos del aprendizaje automático, aprendizaje profundo con código Python

Lo que aprenderás

Curso de Master Machine Learning, Deep Learning con Python

  • Aprendizaje automático

Requisitos

  • Python básico

Descripción


Permítanme comenzar contando los secretos del dominio del aprendizaje automático #Secreto 1 - El requisito de matemáticas y estadística es muy superficial. En general, la gente piensa que para dominar el aprendizaje automático es necesario saber muchas matemáticas y estadísticas. Eso no es verdad. Cuando se trata de aplicar el aprendizaje automático, el conocimiento de matemáticas y estadística es limitado. La forma de pensar en esto para compararlo con el conocimiento de los índices de bases de datos. Debe dominar las mejores prácticas de uso de índices de bases de datos. No necesita saber cómo funcionan los algoritmos de índices de bases de datos. Lo mismo se aplica a los conceptos de aprendizaje automático.Secreto 2 - La habilidad clave para dominar el aprendizaje automático es el ajuste fino. Cualquier experto en ML experimentado le dirá que el tiempo máximo que se tarda en llevar los problemas de aprendizaje automático a la producción es la optimización. Por lo tanto, es importante comprender términos como sobreajuste, sensibilidad de desajuste, especificidad, precisión, ROC, AUC. El curso dedica mucho tiempo a estos conceptos fundamentales clave.

Un viaje de mil millas comienza con el primer paso. Siempre quiso aprender el aprendizaje automático, pero muchos factores lo detuvieron: el miedo a las matemáticas, la estadística, la complejidad del tema. Hoy es el día para romper con esos miedos.

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Curso de Master Machine Learning, Deep Learning con Python

Inscríbase en el curso de aprendizaje automático y compruebe por sí mismo que dominar el aprendizaje automático se puede simplificar. Los siguientes son temas que cubre el curso. El curso utiliza cuadernos de Google Python. Verá los resultados del código de inmediato.

  • Fundamentos del aprendizaje automático: funciones de costo, datos etiquetados y no etiquetados, ponderaciones de funciones, capacitación y validación cruzada de pruebas.
  • Ingeniería de funciones.
  • Regresión lineal
  • Clasificación: conceptos sobre verdadero positivo, verdadero negativo, sensibilidad, especificidad, precisión, ROC, AUC, matriz de confusión
  • KNN - Algoritmo
  • Overfitting y UnderFitting
  • Regularización
  • Árboles de decisión: entropía, ganancia de información
  • Embolsado y refuerzo
  • Aprendizaje profundo: ponderaciones, sesgo, épocas, descenso de gradiente, lote, descenso de gradiente estocástico, mini lote
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