Google te da la oportunidad de aprender machine learning, con un montón de cursos gratis desde lo más básico a lo avanzado.
Los cursos de Machine Learning son programas educativos diseñados para enseñar a las personas los fundamentos teóricos y prácticos de esta rama de la inteligencia artificial. El Machine Learning, o aprendizaje automático, es un campo interdisciplinario que combina la informática, las matemáticas y la estadística para desarrollar algoritmos y modelos que permitan a las máquinas aprender patrones a partir de datos y tomar decisiones o hacer predicciones sin ser explícitamente programadas para cada tarea.
Estos cursos suelen abordar una variedad de temas, desde los conceptos básicos hasta técnicas avanzadas. Comienzan con una introducción a los conceptos fundamentales del Machine Learning, como la clasificación, la regresión y el clustering. Luego, los estudiantes aprenden sobre diferentes algoritmos de aprendizaje automático, como árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte, redes neuronales y algoritmos de agrupamiento, entre otros.
Los cursos de Machine Learning también cubren aspectos prácticos, como la recopilación y preparación de datos, la evaluación de modelos y la optimización de parámetros. Los estudiantes suelen trabajar en proyectos prácticos donde aplican lo que han aprendido para resolver problemas del mundo real, como la clasificación de imágenes, el análisis de sentimientos en texto o la predicción de precios de acciones.
La demanda de cursos de Machine Learning ha aumentado significativamente en los últimos años debido al creciente interés en la inteligencia artificial y su aplicación en diversas industrias, como la salud, la banca, el comercio electrónico y la industria automotriz. Muchas empresas buscan profesionales con habilidades en Machine Learning para desarrollar sistemas inteligentes que mejoren la eficiencia, la precisión y la automatización de tareas.
Desde este enlace puedes acceder a los cursos básicos de machine learning, que incluyen entre otros los siguientes cursos:
Introducción al aprendizaje automático
Una breve introducción al aprendizaje automático.
Curso intensivo de aprendizaje automático
Un curso práctico para explorar los conceptos básicos del aprendizaje automático.
Enmarcado de problemas
Un curso para ayudarte a mapear problemas del mundo real a las soluciones de aprendizaje automático.
Preparación de datos e ingeniería de atributos
Una introducción a la preparación de tus datos para los flujos de trabajo del AA.
Pruebas y depuración
Estrategias para probar y depurar modelos y canalizaciones de aprendizaje automático.
Y desde otro enlace puedes acceder a los cursos avanzados.
Bosques de decisión
Los bosques de decisión son una alternativa a las redes neuronales.
Sistemas de recomendación
Los sistemas de recomendación generan sugerencias personalizadas.
Agrupación en clústeres
El agrupamiento en clústeres es una estrategia clave de aprendizaje automático no supervisado para asociar elementos relacionados.
Redes generativas adversarias
Las GAN crean instancias de datos nuevas que se asemejan a los datos de entrenamiento.
Clasificación de imágenes
¿Es una foto de un gato o es un perro?
Equidad en la API de Perspective
Práctica práctica para depurar problemas de equidad.
Esperamos que estos cursos os sean de utilidad y que lo aprovechen!!