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Certificado

Dominio del Aprendizaje Automático

4.9+

★★★★★

7 reseñas

Intermediate

Esta ruta introduce conceptos y métodos fundamentales de aprendizaje automático. Cubre el uso de scikit-learn para el desarrollo de modelos, regresión lineal para análisis predictivo y métodos de clasificación para la categorización de datos. Mostrar más

python

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What you will learn

Understand the core principles of supervised learning and apply them using scikit-learn
Develop a strong mathematical foundation for data science, including linear algebra, probability, and optimization
Learn to implement and evaluate linear regression models for predictive analysis
Explore classification techniques and build models to distinguish between different categories of data
Master ensemble learning methods to improve model performance and robustness
Learn the core principles of neural networks, how to build basic deep learning models and evaluate them

137 chapters
19 hours
157 tasks

Trusted by employees of leading companies

Learning track content

Module 1 / ML Introduction with scikit-learn

Learn the Machine Learning concepts and the ML project workflow.

Preprocessing is probably the most important stage of an ML project. This chapter covers the preprocessing steps needed for almost any dataset.

A pipeline is a neat way to combine all the preprocessing steps as well as a model. Pipelines make it much easier to train and use a model.

Modeling is the most fun stage of an ML project. Let's learn to build, fine-tune and evaluate the model!

Module 2 / Regresión Lineal con Python

Comencemos con el modelo de Regresión Lineal más sencillo. Aprenderá el concepto fundamental de la Regresión Lineal y cómo realizar predicciones en Python.

La mayoría de las tareas de predicción en el mundo real involucran más de una característica. Aprenderá cómo manejar la regresión lineal con múltiples características.

Una línea recta no siempre describe bien los datos. Aprendamos cómo construir un modelo más complejo para la predicción. Para esto se utiliza la regresión polinómica.

Ahora que sabe cómo construir varios modelos de Regresión Lineal, necesita una forma de elegir el mejor. Esto se puede lograr utilizando métricas. Esta sección explica las más utilizadas y las dificultades que puede encontrar al usarlas.

Module 3 / Classification with Python

Module 4 / Introducción al Aprendizaje por Refuerzo

Descubra cómo entrenar agentes para tomar decisiones óptimas mediante prueba y error. Explore los fundamentos de la teoría de aprendizaje por refuerzo. Obtenga experiencia práctica configurando y ejecutando un entorno Gymnasium.

Domina el equilibrio entre exploración y explotación a través del problema del bandido de varios brazos. Implementación de estimación del valor de acción, métodos ε-greedy, límite superior de confianza y métodos de gradiente-bandido. Evaluación del rendimiento de los algoritmos en tareas simuladas de maximización de recompensas.

Domina la programación dinámica para RL basado en modelos. Descubre cómo las ecuaciones de Bellman pueden utilizarse para evaluar y mejorar políticas. Implementa algoritmos de iteración de políticas y de valores. Explora la iteración generalizada de políticas como base teórica para métodos sin modelo.

Domina los métodos de Monte Carlo para RL sin modelo. Estimación de funciones de valor y derivación de políticas óptimas a partir de episodios completos. Implementación de algoritmos de control Monte Carlo en política y fuera de política. Descubrimiento de estrategias de exploración para optimizar el aprendizaje sin modelo.

Domina el aprendizaje por diferencia temporal para RL sin modelo. Estima funciones de valor a partir de episodios parciales utilizando actualizaciones TD(0). Implementa los algoritmos SARSA en política y Q-Learning fuera de política. Descubre cómo los métodos Monte Carlo y el aprendizaje TD se combinan en n-step TD y TD(λ).

Module 5 / Introduction to Neural Networks

First, we will discuss what a neural network is and how it works. And also consider the scope of its application.

Next, we will try to build our own neural network and see how efficiently it copes with learning. We will also consider a ready-made solution from the scikit-learn library.

Finally, we will give you some additional useful information on how to understand which model to use and what types of neural networks there are. To complete the course, you will be tested on your acquired knowledge.

Requirements

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Your enthusiasm to enhance your tech skills.
Everything else needed to start learning and practicing is already included in this course.

Over 200,000 5-star ratings and counting

Ruslan Kravchuk

Lo principal es aprender y no rendirse

El material es bueno, hay mucho que aprender, todo para ser mejor y lo principal es aprender lo que quieres....

Matteo Comune

Gracias a ellos estoy aprendiendo mucho…

Gracias a ellos estoy aprendiendo mucho más rápido porque te ayudan a entender todo desde cero. Es el mejor sitio web que ayuda a las personas sin conocimientos previos de IT...

Yuliana Cadavid

gran curso para principiantes

gran curso para principiantes, ponen a prueba tus conocimientos en cada lección...

Elpunzon

Estoy disfrutando de mi experiencia en Codefinity…

Estoy disfrutando de mi experiencia de aprendizaje de Python en Codefinity. La forma de aprendizaje autoinducido es genial porque puedo adaptarlo a mi horario...

Alexandru Alexandru

Es agradable aprender de codefinity

Es agradable aprender de codefinity. Es fácil y tiene buenos ejemplos de lo que aprendí aquí...

jacob Templet

Easy to follow along with and provides…

Fácil de seguir y proporciona desafío en mi vida cotidiana. El desafío me mantiene con ganas de aprender día tras día...

Elan

Codefinity es una herramienta de aprendizaje integral…

Codefinity es una herramienta de aprendizaje integral que te ayuda a desarrollar tus habilidades como ingeniero de software o científico de datos. Los ejercicios son divertidos y una buena...

Thibault

Primera vez aprendiendo a programar

Primera vez aprendiendo a programar y haciéndolo con éxito con Codefinity - Gracias...

Adrien Morel

Bien diseñado para principiantes totales

Bien diseñado para principiantes totales, el progreso incremental me da confianza....

_Gracy

simplemente está perfectamente bien explicado

¡Simplemente está perfectamente bien explicado! hasta ahora no he experimentado ninguna dificultad porque todo está tan bien organizado...

Ruslan Kravchuk

Lo principal es aprender y no rendirse

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Matteo Comune

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Elan

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Thibault

Primera vez aprendiendo a programar

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Adrien Morel

Bien diseñado para principiantes totales

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_Gracy

simplemente está perfectamente bien explicado

¡Simplemente está perfectamente bien explicado! hasta ahora no he experimentado ninguna dificultad porque todo está tan bien organizado...

Data Engineer

Certificado de Finalización

Muestra las habilidades que has adquirido recientemente. Te lo has ganado

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Dominio del Aprendizaje Automático

TEST TRACK 12

Desarrollo Web Full Stack

Conviértete en un Desarrollador de React

Análisis y Visualización de Datos con Python

SQL de Cero a Héroe

C++ para Principiantes

Python de Cero a Héroe

Python Más Allá del Intermedio

Esenciales de Java

Desarrollo de Juegos con Unity

Conviértete en un Desarrollador de Django

Manual de Flask para Principiantes

Fundamentos del Desarrollo Frontend

Web Developer from Zero to Hero

Preparation for Data Science

Odisea de Deep Learning

Desarrollo Web con C#

TEST E2E TRACK BEGINNER

ES Track

Skilled Python BackEnd Developer

Test Recalculate

Fundamentos de Excel

Full-Stack .NET Developer Journey

Full-Stack .NET Developer Journey

Test track with rating

TEST TEST TRACK

Fundamentos de Analista de Datos

Dominio de C++

Java Web

Conviértete en un Ingeniero de QA

Producción de Video con Adobe

Herramientas de Diseño UI/UX

Test image upload track

Essential Office Skills

GitHub from Zero to Hero

Desarrollo Web Sin Código

C Programming & Low-Level Development

testes

Test translation track

Test CMS Track

Python for Data Analysis

Digital Marketing Essentials

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