Aprendizaje automático
( 24 Módulos )

módulo #1
Introducción al aprendizaje automático
Descripción general del aprendizaje automático, tipos de aprendizaje automático e importancia del aprendizaje automático

módulo #2
Fundamentos matemáticos
Álgebra lineal, cálculo, probabilidad y estadística

módulo #3
Preprocesamiento de datos
Limpieza de datos, escalado de características, normalización y selección de características

módulo #4
Aprendizaje supervisado
Introducción al aprendizaje supervisado, la regresión y la clasificación

módulo #5
Regresión lineal
Regresión lineal simple y múltiple, función de costo y descenso de gradiente

módulo #6
Regresión logística
Regresión logística, función sigmoidea y función de costo

módulo #7
Árboles de decisión
Introducción a los árboles de decisión, la entropía y la ganancia de información

módulo #8
Bosques aleatorios
Aprendizaje de conjunto, bosques aleatorios y ajuste de hiperparámetros

módulo #9
Máquinas de vectores de soporte
Introducción a las SVM, el truco del núcleo y el margen blando SVMs

módulo #10
Aprendizaje no supervisado
Introducción al aprendizaje no supervisado, agrupamiento y reducción de dimensionalidad

módulo #11
Agrupamiento K-Means
Algoritmo de agrupamiento K-means, función de costo y algoritmo Lloyds

módulo #12
Agrupamiento jerárquico
Agrupamiento jerárquico, agrupamiento aglomerativo y divisivo

módulo #13
Análisis de componentes principales
Introducción a PCA, autovalores y autovectores

módulo #14
Fundamentos del aprendizaje profundo
Introducción al aprendizaje profundo, redes neuronales y perceptrón

módulo #15
Redes neuronales convolucionales
Introducción a CNN, capas convolucionales y capas de agrupamiento

módulo #16
Redes neuronales recurrentes
Introducción a RNN, LSTM y GRU

módulo #17
Procesamiento del lenguaje natural
Introducción a NLP, preprocesamiento de texto e incrustaciones de palabras

módulo #18
Evaluación y análisis de modelos»},{«Aprendizaje ... Selección
Métricas para evaluación, sobreajuste y técnicas de selección de modelos

módulo #19
Ajuste de hiperparámetros
Introducción al ajuste de hiperparámetros, búsqueda en cuadrícula y búsqueda aleatoria

módulo #20
Implementación de modelos
Implementación de modelos de aprendizaje automático, servicio de modelos y consideraciones

módulo #21
Ética y equidad en el aprendizaje automático
Sesgo y equidad en el aprendizaje automático, ética y transparencia

módulo #22
Estudios de caso en aprendizaje automático
Aplicaciones del mundo real del aprendizaje automático, estudios de caso y proyectos

módulo #23
Temas avanzados en aprendizaje automático
Temas avanzados en aprendizaje automático, incluido el aprendizaje de refuerzo y los modelos generativos

módulo #24
Resumen y conclusión del curso
Planificación de los próximos pasos en la carrera de Machine Learning

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