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Una guía completa para el aprendizaje automático con capacitación en Python

Si es alguien que busca desarrollar una carrera como científico de datos, debe haber oído hablar del aprendizaje automático . Es una herramienta increíblemente beneficiosa que le permite obtener información oculta de grandes conjuntos de datos y predecir tendencias futuras con precisión.
Técnicamente hablando, ML es un aspecto prominente del dominio de la inteligencia artificial (IA) y ha estado en las noticias desde hace bastante tiempo. Permite que las computadoras aprendan sin ser programadas explícitamente. Esta área ofrece oportunidades atractivas para los aspirantes que deseen hacer una carrera en este dominio.
El aprendizaje automático se puede dividir ampliamente en tres categorías:
Categorías de aprendizaje automático
  • Aprendizaje supervisado

Aquí, el programa de aprendizaje automático recibe los datos de entrada, así como el etiquetado correspondiente. Esto significa que los datos de aprendizaje deben ser etiquetados por un ser humano de antemano.
  • Aprendizaje sin supervisión

En el aprendizaje no supervisado, no se proporcionan etiquetas al algoritmo de aprendizaje. Esto significa que el algoritmo tiene que determinar el agrupamiento de los datos de entrada.
  • Aprendizaje reforzado

En este tipo de aprendizaje automático, el programa informático interactúa con su entorno de forma dinámica. Esto significa que el programa informático recibe retroalimentación positiva y / o negativa para poder mejorar su desempeño.

¿Por qué iniciar el aprendizaje automático con Python?

Para dominar la ciencia de datos y el aprendizaje automático, es imperativo dominar al menos un lenguaje de codificación y continuar usándolo con confianza. Para un viaje satisfactorio y exitoso de aprendizaje automático, Python es una opción ideal como lenguaje de codificación, especialmente si desea saltar al campo del aprendizaje automático y la ciencia de datos.
Es un lenguaje extremadamente accesible, intuitivo y minimalista que viene con una línea de biblioteca con todas las funciones que reduce significativamente el tiempo para obtener los resultados deseados.

¿Cómo se puede aprender el aprendizaje automático con Python?

El curso Machine Learning with Python está diseñado específicamente para permitirle aprender los fundamentos del aprendizaje automático utilizando un conocido lenguaje de programación, Python.
Los contenidos del curso generalmente se dividen en dos componentes
  1. Conocer el propósito del aprendizaje automático y sus aplicaciones en el mundo real.
  2. Comprensión general de varios temas de aprendizaje automático, incluidos los algoritmos de aprendizaje automático supervisados ​​y no supervisados ​​y la evaluación de modelos.
El curso le permite explorar varios algoritmos y modelos que se enumeran a continuación:
  • Algoritmos : Clasificación, Clustering, Regresión y Reducción dimensional.
  • Modelos : error cuadrático medio de la raíz, división de tren / prueba y bosques aleatorios.

Temas cubiertos en el curso Aprendizaje automático con Python

A continuación se muestran los temas cubiertos en el curso Aprendizaje automático con Python :
  1. Clasificador de vecinos
  2. Redes neuronales:
    • Redes neuronales desde cero (en Python).
    • Abandono de redes neuronales.
    • Neural Network en el uso de Numpy (en Python).
    • Redes neuronales con Scikit (en Python).
  3. Aprendizaje automático con Scikit y Python.
  4. Clasificador ingenuo de Bayes.
  5. Introducción a la clasificación de texto usando Python y Naive Bayes.

Habilidades que adquirirá en el aprendizaje automático con el entrenamiento de Python

A continuación se muestran algunas de las habilidades esenciales que adquirirá después de completar esta capacitación:
  • Configurar un entorno de desarrollo Python con precisión.
  • Varios conceptos de algoritmos como regresión, agrupamiento, clasificación, aprendizaje de sci-kit y SciPy.
  • Aplicaciones del aprendizaje automático.
  • Creación de modelos de ciencia de datos precisos.
  • Acerca de las bibliotecas de Python más adecuadas para el aprendizaje automático.
  • Importancia del análisis de datos y su relevancia en el escenario actual.
  • Aprender a predecir resultados futuros para tomar decisiones comerciales informadas mediante Python.
  • Cómo aplicar algoritmos predictivos a los datos.
  • Comprensión conceptual de cómo funciona Python en el ecosistema de archivos distribuidos de Hadoop , PIG y Hive.
  • Cómo usar paquetes de Python para aplicaciones de análisis de datos.

¿Quién es elegible para hacer este curso?Quién es elegible para hacer aprendizaje automático con el curso de Python

Puede realizar este curso incluso si tiene poca o ninguna experiencia en matemáticas o programación. El único elemento importante que necesita es interés en el campo y motivación para aprender. Dicho esto, un curso de aprendizaje automático con Python es ideal para cualquier persona que:
  • Apasionado por aprender los fundamentos del algoritmo de aprendizaje automático con Python.
  • Personas que desean comenzar o hacer una transición a una carrera como científico de datos.
  • Usuarios de EXCEL (tanto intermedios como avanzados) que no pueden trabajar con grandes conjuntos de datos.
  • Profesionales interesados ​​en aprender aspectos prácticos de la aplicación del aprendizaje automático a problemas del mundo real.
  • Profesionales que buscan aprender formas de aplicar el aprendizaje automático a sus respectivos dominios.

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