En este capítulo, definiremos el machine learning y su relación con la ciencia de datos y la inteligencia artificial.  A continuación, desentrañaremos la jerga del machine learning y terminaremos con el flujo de trabajo del machine learning para construir modelos.

¿Qué es el machine learning?

Cómo se generan las recomendaciones de películas

La IA, la ciencia de datos y el machine learning entran en un bar…

¿Qué hay de cierto sobre el machine learning?

Conceptos del machine learning

Jerga del machine learning

Supervisado frente a no supervisado

Flujo de trabajo del machine learning

Pasos para construir un modelo

Un verdadero paso

Ahora que conoces los fundamentos del machine learning, vamos a profundizar un poco más. Al final de este capítulo, conocerás los distintos tipos de machine learning y la forma de evaluar y mejorar los modelos.

Aprendizaje supervisado

Calentamiento

Regresión con clase

Aprendizaje no supervisado

No necesitamos supervisión

Haz clústeres con todos

Evaluar el rendimiento

¿Verdadero o falso?

Tierra de confusión

Mejorar el rendimiento

Es un largo camino hasta la cima

Explora la optimización de hiperparámetros

Modelos de machine learning

En este capítulo, desentrañaremos el aprendizaje profundo empezando por las redes neuronales. A continuación, examinaremos más detenidamente dos casos de uso habituales del aprendizaje profundo: la visión artificial y el procesamiento de lenguajes naturales. Terminaremos el curso discutiendo los límites y peligros del machine learning.

Aprendizaje profundo

Afirmaciones

Verdadero

Falso

¿Qué es el aprendizaje profundo?

¿Debo utilizar el aprendizaje profundo?

Visión artificial

Datos de imagen

Proceso de la red neuronal

El proceso

Procesamiento de lenguajes naturales

Análisis de sentimiento

Opciones

Machine learning tradicional

Clasificar las tareas de machine learning

Bolsa de palabras

Límites del machine learning

Tareas

Caja negra

IA explicable

¿Caja negra o no caja negra?

Detectar el sesgo en el machine learning

¡Enhorabuena!

¿Qué hay detrás del bombo del machine learning? En este curso no técnico, aprenderás todo lo que te ha dado miedo preguntar sobre el machine learning. No hace falta programar. Los ejercicios prácticos te ayudarán a superar la jerga y a aprender cómo esta apasionante tecnología lo impulsa todo, desde los vehículos autónomos hasta tus sugerencias personales de compra en Amazon.

¿Cómo funciona el machine learning, cuándo puedes utilizarlo y cuál es la diferencia entre IA y machine learning? Lo veremos todo. Adquiere competencias en este campo tan influyente y demandado y descubre por qué el machine learning es para todos.


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Terminamos el curso profundizando en el aprendizaje profundo. Explorarás dos casos de uso habituales del aprendizaje profundo: la visión por ordenador y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), y reconocerás los límites y peligros del aprendizaje automático.

Curso de introducción al aprendizaje automático de dos horas. Conceptos clave: vocabulario, modelos y aprendizaje profundo.

Comprender el machine learning

Una introducción al aprendizaje automático sin codificación.

Fundamentos de la IA

Comprender los temas de datos

Los problemas más complejos, como la clasificación de imágenes, pueden resolverse mucho más rápido con el aprendizaje profundo que con el machine learning tradicional.

El aprendizaje profundo es un subcampo del machine learning que se ocupa de algoritmos inspirados en el cerebro humano llamados redes neuronales.

Cuando tienes falta de conocimiento del dominio y no sabes los atributos exactos que hay que utilizar, debes utilizar el aprendizaje profundo.

Siempre se prefiere el aprendizaje profundo al machine learning tradicional.

Tienes que averiguar los atributos de nivel superior mientras entrenas los datos.

El número de neuronas de una red neuronal es limitado.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

Comprender el machine learning

Ejercicio interactivo práctico