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Fundamentos del Aprendizaje Automático

5.0+

★★★★★

1 reseñas

Advanced

El curso ofrece una introducción a los conceptos y técnicas esenciales en el campo del aprendizaje automático. Este completo itinerario de aprendizaje abarca varios temas cruciales, como la utilización de la biblioteca scikit-learn para la iniciación al aprendizaje automático, la aplicación de la regresión lineal para el modelado predictivo, la exploración de métodos de clasificación para categorizar datos y el estudio de algoritmos de agrupación para descubrir patrones inherentes a los conjuntos de datos. Mostrar más

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What you will learn

Gain foundational insights into Machine Learning concepts.
Explore data types and preprocessing techniques in Scikit-learn.
Understand Machine Learning workflows including training sets and models.
Grasp data scaling methods: StandardScaler, MinMaxScaler, MaxAbsScaler.
Discover the structure and implementation of pipelines and ColumnTransformer.
Develop skills in evaluating models using cross-validation, GridSearchCV, and RandomizedSearchCV.
Assemble a complete Machine Learning pipeline integrating preprocessing and modeling.

145 chapters
16 hours
120 tasks

Trusted by employees of leading companies

Learning track content

Module 1 / ML Introduction with scikit-learn

Aprenda los conceptos de Machine Learning y el flujo de trabajo de los proyectos de ML.

El preprocesamiento es probablemente la etapa más importante de un proyecto de ML. Este capítulo cubre los pasos de preprocesamiento necesarios para casi cualquier conjunto de datos.

Una canalización es una forma clara de combinar todos los pasos de preprocesamiento y un modelo. Los pipelines facilitan mucho el entrenamiento y el uso de un modelo.

El modelado es la etapa más divertida de un proyecto de ML. ¡Aprendamos a construir, afinar y evaluar el modelo!

Module 2 / Linear Regression with Python

Empecemos con el modelo de Regresión Lineal más simple. Aprenderás la idea detrás de la Regresión Lineal y cómo hacer predicciones en Python.

La mayoría de las tareas de predicción del mundo real implican más de una característica. Aprenderá a manejar la regresión lineal con múltiples características.

Una línea recta no siempre describe bien los datos. Aprendamos a construir un modelo de predicción más complejo. Para eso es adecuada la Regresión Polinómica.

Ahora que ya sabe cómo construir muchos modelos de Regresión Lineal, necesita una forma de elegir el mejor. Esto se puede conseguir utilizando métricas. En esta sección se explican las más utilizadas y las dificultades a las que puede enfrentarse al utilizarlas.

Module 3 / Classification with Python

Module 4 / Identifying Spam Emails

En este proyecto, vamos a clasificar los correos electrónicos no deseados en función de su contenido.

Module 5 / Cluster Analysis

En primer lugar, vamos a entender qué es el clustering, por qué lo necesitamos, y a considerar algunos conceptos únicos sobre los problemas de clustering. También veremos la clasificación de los algoritmos de clustering según el principio de su trabajo.

Veamos ahora con más detalle los algoritmos de clustering más populares: entenderemos los principios de su funcionamiento, veremos su implementación en Python y tendremos algo de práctica en la resolución de tareas sencillas utilizando estos algoritmos.

Por último, entenderemos cómo elegir el mejor modelo y resolver tareas reales basándonos en métricas de evaluación y otras técnicas de validación.

Module 7 / Ensemble Learning

¿Qué es un ensemble? ¿En qué se diferencian los ensembles de los modelos estándar de aprendizaje automático? ¿Cuáles son los tipos de ensembles? Veamos las respuestas a estas preguntas.

Analicemos algunos modelos ensemble de bagging de uso común, las características de su uso y también apliquemos algunos de ellos para resolver tareas de la vida real.

El mecanismo de trabajo de los modelos boosting difiere de los modelos bagging. Ahora exploraremos estas distinciones, obtendremos información sobre la utilización de modelos boosting para la resolución de problemas e ilustraremos su funcionalidad mediante demostraciones prácticas.

Veamos algunos modelos de conjuntos de apilamiento utilizados habitualmente, las características de su uso y apliquemos también algunos de ellos para resolver tareas de la vida real.

Module 8 / Logistic Regression Mastering

En este proyecto, vamos a entender las trayectorias profesionales de los científicos de datos.

Requirements

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Everything else needed to start learning and practicing is already included in this course.

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Ruslan Kravchuk

The main thing is to learn and not give up

The material is good, there is a lot to learn, all in order to become better and the main thing is to learn what you want....

Matteo Comune

Thanks to them I'm learning a lot…

Thanks to them I'm learning a lot faster because they help you to understand everything from scratch. It's the best website that helps people with no background in IT...

Yuliana Cadavid

great course for beginners

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Elpunzon

I am enjoying my Codefinity experience…

I am enjoying my Codefinity experience learning Python. The self-paced way of learning is great because I can fit it into my schedule...

Alexandru Alexandru

Is nice to learn from codefinity

Is nice to learn from codefinity. Its easy and have good examples on what I learned here...

jacob Templet

Easy to follow along with and provides...

Easy to follow along with and provides challenge in my every day life. The challenge keeps me wanting to learn day after day...

Elan

Codefinity is a comprehensive learning…

Codefinity is a comprehensive learning tool to help you develop your skills as a software engineer or data scientist. The exercises are fun and a good way to sharpen your skills...

Thibault

First time learning how to code

First time learning how to code and successfully doing so with codefinity - thank you...

Adrien Morel

Well designed for total beginners

Well designed for total beginners, incremental progress and makes me feel confident....

_Gracy

it's simply perfectly well explained

it's simply perfectly well explained! so far I have not experienced any difficulty because everything is so well managed...

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